无论是DQN还是DDQN,都是使用深度神经网络直接估计每个动作的Q值,如果任务中存在过多的动作,有些动作对状态的贡献较小,被采样到的概率也就比较小,直接进行Q值的计算在某些情况下就会导致动作采样不完全、效率低的问题。而Dueling DQN能够提高数据的利用率。 从DQN到Dueling DQN 如上图所示,上方是DQN的网络,直接输出...
('natural'): natural_DQN = DuelingDQN( n_actions=ACTION_SPACE, n_features=3, memory_size=MEMORY_SIZE, e_greedy_increment=0.001, sess=sess, dueling=False) with tf.variable_scope('dueling'): dueling_DQN = DuelingDQN( n_actions=ACTION_SPACE, n_features=3, memory_size=MEMORY_SIZE, e_...
13. 完整代码地址强化学习——Dueling DQN 代码地,劳烦点个star可好?在此谢谢了
reinforcement-learningopenai-gympytorchdqnddpgddqnppotd3dueling-ddqn UpdatedOct 30, 2020 Jupyter Notebook Various Deep RL models applied to Super Mario Bros deep-reinforcement-learningdqnddqndeep-q-learningmario-brosdueling-ddqn UpdatedMar 1, 2022 ...
除了上面三点,其余的和DDQN一样,代码实现起来相对复杂,因为要构建sumTree,另外因为要计算的东西较多,而且每次都需要更新TD误差,因此算法的速度比较慢,个人感觉不是很好用,因此不做过多的介绍。 6 Dueling DQN 算法 和前面所讲的各种DQN算法不同,Dueling DQN将整个模型结构分成了两个部分,一个为状态值函数,一个为...
Aiming at the problem that the lack of available bandwidth leads to the interruption of users' connection and affects users QoS in the process of frequent spot beam switching of LEO satellites, research on on-board bandwidth resource reservation algorithm based on Dueling-DDQN is prop...
以上策略在实际应用中显示出了有效提升学习性能的能力。以Pong游戏为例，DDQN和Dueling DQN相较于DQN在收敛速度上有明显提升，DDQN的收敛速度大约是DQN的10%左右。虽然这些改进在当前环境中可能并未带来显著性能提升，但考虑到实际应用中任务复杂性的多样性和难度，这些方法在面临更加复杂的环境时可能展现出...
5. 强化学习 9 —— DQN 改进算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 实现(1) 最新评论 1. Re:强化学习 1 --- 马尔科夫决策过程详解(MDP) 本人是个小白,刚接触这方面的东西,向作者请教一个问题,就是文中标题“4、马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)”之下的第三项“Pa is dynamics / transi... ...
针对低地球轨道卫星点波束频繁切换过程中存在缺乏可用带宽导致用户连接中断,影响用户QoS问题,提出了基于Dueling-DDQN的星上带宽资源预留算法研究.通过建立Dueling-DDQN神经网络作为决策评估器,来为呼叫分配带宽,有效避免了人工干扰.Dueling-DDQN神经网络结构采用对偶网络,可以增加学习性能,并在目标网络函数构建时应用DDQN方法,...
Dueling DQN在架构上进行了创新，引入了优势函数的概念，通过系统性地区分状态和动作的贡献，提高了学习过程的稳健性。这种方法更像是一种正则化手段，有助于提高策略的决策质量。5. Rainbow DQN 5.1. 关键思想 Rainbow DQN集成了多种强化学习领域中的前沿技术，包括多步学习、分布视角、探索策略增强等...