在double q-learning中,是两个estimator相互迭代估计,每个estimator从经验集中的一个子集中学习,但在double DQN中事情变得并不相同,为了达到和DQN即为相似的结构只是在DQN的基础上将online network直接用于求max时找action的index,然后就完全按照DQN中用target network的periodic copy来进行target的估计。直觉上与double q-...
论文地址# DuelingDQN 笔记# 基本思路就是Q(s,a)Q(s,a)的值既和state有关,又和action有关。但是两种"有关"的程度不一样,或者说影响力不一样。 对于Q(s,a)Q(s,a)我们希望它能反应出两个方面的差异。 对于当前状态s,能够很好的区分不同action的影响 ...
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Duelin
今天我想解读的这篇论文就是获奖中的一篇,Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning。 自从DQN的论文在nature发布之后,对DQN的研究的热潮一直在持续发酵,就其原因一方面在于它是把deep learning和reinforcement learning结合起来,开了从感知到决策的end to end的先河。另外一方面,DQN还是有很多问题有待...
https://blog.csdn.net/u013236946/article/details/73161586 深度双Q网络(DDQN)和基于竞争构架Q网络(Dueling-DQN)都是DQN的改进版本,前者是对DQN训练算法的改进,后者是对DQN模型结构的改进。 一、DDQN 论文(Hasselt等人)发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值,而且估计误差会随Action的个... ...
而Dueling DQN算法正是在DQN的基础上,对其网络架构的优化得出的一种算法,能够显著提高其稳定性与实 用价值。本篇论文正是基于Dueling DQN算法,通过对DQN网络结构进行改变,加快智能体的学习速度,可有效避免DQN中 的缺陷,同时采用卸载率和本地计算资源分配进行动态任务控制,通过Dueling DQN的决策能力,最终对系统中延时 ...
Application of Dueling-DQN in Air Conditioning Control for Energy Saving L E E C h u n -Hsiang 1, LI Z h a o -F e n g 1, Y A N G Sai -Sai 1, T A O H o n g -F e n g 1, Y A O H u i 1, W U C h a o 2 '(Research Institute of Big Data, ...
论文Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning 要点¶ 本篇教程是基于 Deep Q network (DQN) 的选学教程. 以下教程缩减了在 DQN 方面的介绍, 着重强调 Dueling DQN 和 DQN 在代码上不同的地方. 所以还没了解 DQN 的同学们, 有关于 DQN 的知识, 请从这个视频和这个Python教程开始学习. ...
深度双Q网络(DDQN)和基于竞争构架Q网络(Dueling-DQN)都是DQN的改进版本,前者是对DQN训练算法的改进,后者是对DQN模型结构的改进。 一、DDQN 论文(Hasselt等人)发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值,而且估计误差会随Action的个数增加而增加。如果高估不是均匀的,则会导致某个次优的Action高估的Q值超过了...
由前面论文笔记,DuelingDQN是针对DQN的一个改进;所以在DQN的代码基础上,我们可以轻松的实现DuelingDQN。 DQN代码: 深度强化学习:代码实现深度Q网络DQN - 知乎专栏 DuelingDQN代码笔记:DuelingDQN《Dueling N…