算法伪代码如下: 为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 double DQN学习的方式 其Y_t^Q 是一个termporal difference的值,定义...
在 Q-learning 和 DQN 中,the max operator uses the same values to both select and evaluate an action. 这个就会导致 value estimates 的过估计问题 (over estimation),为了改善这个问题,DDQN 采用下面的这个目标: DDQN 和 DQN 是一样的,不同之处在于 目标被替换掉了,伪代码见下面。 Prioritized Replay: ...
Double DQN DQN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:...论文链接:https://arxiv.org/abs/1509.06461 由于深度神经网络提供了灵活的函数逼近与低渐近逼近误差的潜力,DQN在Atari 2600 游戏中的带来...
莫烦python强化学习中的算法【伪代码】汇总 前言 1、Q_Learning 2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN5、Double_DQN6、暂无Dueling_DQN7... 将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来,方便复习。 1、Q_Learning 2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN5、Double_DQN6、暂无 深度强化学习——Dueling-DDQN 特征...