这段代码导入了实现 Dueling DQN 所需的库,包括 NumPy、TensorFlow、collections(用于实现 Replay Buffer)、random(用于随机选择样本)、matplotlib(用于可视化)。 2. 定义 Dueling DQN 网络结构 classDuelingDQN(tf.keras.Model):def__init__(self,action_size):super(DuelingDQN,self).__init__()self.input_layer...
构建Dueling DQN的核心在于创建适当的神经网络架构。 defbuild_dueling_dqn(state_size,action_size):# 创建模型model=Sequential()model.add(Input(shape=(state_size,)))model.add(Dense(24,activation='relu'))model.add(Dense(24,activation='relu'))# 状态价值网络value=Dense(1,activation='linear')(model...
通过将Q值函数分解为状态值函数和优势函数,Dueling DQN可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率,使得在复杂环境下的强化学习任务中取得更好的效果。 计算过程 Dueling DQN的学习过程与DQN类似,具体步骤如下: 初始化神经网络,包括状态值函数和优势函数。 根据当前状态s选择动作a,并执行该动作,得到下一个...
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...
这段代码定义了一个函数train_dqn(),它为一个简单的股票交易环境训练一个Deep Q-Network (DQN)。该函数接受两个参数:一个是env参数,表示交易环境;另一个是epoch_num参数,指定要训练多少epoch。 代码定义了一个Q_Network类,它是Chainer的Chain类的一个子类。在Q-Network中,有三个完全连接的层,前两层具有ReLU...
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: 代码语言:javascript 复制 plot_train_test(train,test,date_split) ...
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...
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...
其余部分代码和Nature DQN基本相同。当然,我们可以也在前面DDQN,Prioritized Replay DQN代码的基础上,把网络结构改成上面的定义,这样Dueling DQN也可以起作用。 4. DQN总结 DQN系列我花了5篇来讲解,一共5个前后有关联的算法:DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling DQN。目前使用的比较...
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...