Double DQN 的改进方法是将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现,而在Nature DQN中正好我们提出了两个Q网络。所以计算TD Target的步骤可以分为下面两步: 1)通过当前Q估计网络(Q Estimation 网络)获得最大值函数的动作 : 2)然后利用这个选择出来的动作 综合起来 在Double DQN 中的 TD Target 计算为:...
Dueling DQN的更新过程和DQN类似,只是在计算Q值时采用了Dueling结构。 对于实现DoubledQN和Dueling DQN的agent,可以使用深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建神经网络,并通过优化算法(如梯度下降法)来更新网络参数。同时,还需要考虑经验回放机制和ε-greedy策略等技术来增加训练的稳定性和探索能力。具体实现过程会依据编...
Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则是结合了Dueling DQN和Double DQN的优点。 1. Dueling DQN 决斗(Dueling)DQN,网络结构如图1所示,图1中上面的网络为传统的DQN网络。图1中下面的网络则是Dueling DQN网络。Dueling DQN网络与传统的DQN网络结构的...
过高估计问题:Dueling DDQN 解决了传统 DQN 中 Q 值过高估计的问题,其中 Double DQN 通过目标网络降低相关性,而 Dueling 结构则通过优势函数减少过高估计。 复杂性:Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂,需要更多的实现和理解成本,但也带来了更好的性能。 传统DQN 适用于简单的强化学习任务,而 Doubl...
之前的文章中,我们提到的Double DQN,本质上和DQN是相同的。这次我们来讲Dueling DQN,它也是基于DQN(Deep Q-Network)的一种改进方法。Dueling DQN的主要思想是将Q值函数分解为两个部分:状态值函数和优势函数,这样可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率。 另外,在Dueling DQN中,使用Huber loss代替MSE来...
Dueling DQN Double DQN改进了DQN的参数更新部分,Prioritized DQN改进了DQN的经验回放部分,Dueling DQN则是通过优化神经网络的结构来优化算法。在许多基于视觉的感知的DRL任务中,不同的状态动作对的值函数是不同的,但是在某些状态下,值函数的大小与动作无关。因此Dueling DQN把Q值更新分开成两个部分,一个是状态v函数...
使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例 深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对股票购买...
Double DQN 的改进方法是将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现,而在Nature DQN中正好我们提出了两个Q网络。所以计算 TD Target 的步骤可以分为下面两步: 1)通过当前Q估计网络(Q Estimation 网络)获得最大值函数的动作 aa: amax(s′,w)=argmaxa′Qestim(s′,a,w)amax(s′,w)=argmaxa′...
这使得它更有可能选择高估计的值,从而导致值的高估计。为了避免这种情况的发生,将选择动作和求值进行解耦。这就是DoubleDQN的核心。DoubleDQN使用行为网络选择出value最大的action,用目标网络来估计它的值。对应的,公式(2)的目标改写为:DoubleDQN的算法伪代码与DQN一致,仅仅是目标Y的公式进行了修改:...
Double DQN 在Nature DQN中,计算Q现实时选择Q值是按照max的方式选择的,所以可能导致高估。 为了解决高估带来的影响我们可以引进另外一个神经网络。恰巧在DQN中存在两个参数不同结构相同的神经网络。因此可以先利用Qeval网络得到Q值,然后选择Qmax对应的action。然后再用Qnext网络得到最终的Q值。 DQN-Prioritized Experience...