基于DQN模型的预测,' train_profits '变量接收从训练数据中获得的利润。' test_profits '接收测试数据作为DQN模型预测的结果而获得的利润。 代码在训练和测试数据上评估训练好的DQN模型,并计算每个数据集上获得的利润。这种评价可能有助于确定DQN模型的准确性和有效性。 我们还可以将,将DQN模型的性能与用于股市预测的...
训练结束时,train_dqn()返回训练后的Q-Network、总损失和总奖励。DQN模型可用于根据输入的股票价格数据和模拟的交易环境制定交易策略。 dqn, total_losses, total_rewards = train_dqn(Environment(train),epoch_num=25) 这段代码使用来自指定环境的训练数据(使用train_dqn函数)训练DQN模型,并返回训练后的模型以及每...
Distribution DQN 也是对标准的DQN的扩展,主要解决了两个问题: Uncertainty Modeling:传统的DQN算法输出一个确定性的Q值。然而在真实环境中,我们通常会面对不确定性,即相同状态和动作可能导致不同的奖励Distributional DQN引I入了对Q值分布的建模,而不仅仅是估计期望值。这样做可以更好地处理不确定性,提供了关于奖励的...
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...
Natural DQN: YtDQN≡Rt+1+γmaxaQ^(St+1,a;θt−) Double DQN: YtDoubleDQN≡Rt+1+γQ^(St+1,argmaxaQ(St+1,a;θt),θt−) 对比原始和Double的cost曲线: Dueling DQN Theory Remember that Q-values correspondto how good it is to be at that state and taking an action at that stat...
2. 使用 DQN 系列方法求解 2.1 DQN 2.1.1 算法原理 2.1.2 代码实现 2.1.3 性能 2.2 Double DQN 2.2.1 算法原理 2.2.2 代码实现 2.2.3 性能 2.3 Dueling DQN 2.3.1 算法原理 2.3.2 代码实现 2.3.3 性能 3. 总结 1. 二维滚球环境 1.1 环境介绍 想象二维平面上的一个滚球,对它施加水平和竖直方向的...
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...
其余的和DQN完全相同。 4 Double DQN 算法 无论是DQN,还是Nature DQN都无法克服Q-Learning本身多固有的缺陷-过估计。 过估计是指估计得值函数比真实值函数要大,其根源主要在于Q-Learning中的最大化操作,从上面可以看到在动作选择中的目标是Rj+γmaxa′Q′(s′j,a′j,w‘)Rj...
于是,在 DQN 之后,学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法:Double DQN和Dueling DQN,这两个算法的实现非常简单,只需要在 DQN 的基础上稍加修改,它们能在一定程度上改善 DQN 的效果。 2. Dueling DQN Dueling DQN 是 DQN 另一种的改进算法,它在传统 DQN 的基础上只进行了微小的...
Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了两种技术的强化学习算法:Dueling网络结构和Double DQN。它旨在进一步提高 Q-Learning 的效率和稳定性,特别是在处理离散动作空间的问题时非常有效。 def train_dddqn(env, epoch_num=50): """ <<< Double DQN -> Dueling Double DQN ...