另外,在Dueling DQN中,使用Huber loss代替MSE来提高训练的稳定性和效果。这是因为强化学习中的目标值通常是非固定的,而且存在离群值,使用MSE损失函数容易受到这些离群值的影响,导致训练不稳定。 使用Huber损失函数可以解决上述问题。Huber损失函数是一种平滑的L1损失函数,它在误差较小的时候使用平方函数,误差较大的时...
Dueling DQN考虑将Q网络分成两部分,第一部分是仅仅与状态$S$有关,与具体要采用的动作$A$无关,这部分我们叫做价值函数部分,记做$V(S,w,\alpha)$,第二部分同时与状态状态$S$和动作$A$有关,这部分叫做优势函数(Advantage Function)部分,记为$A(S,A,w,\beta)$,那么最终我们的价值函数可以重新表示为:$$Q...
Dueling DQN简记 cytochrome HKUST(GZ)大二 AI&robotics学习中3 人赞同了该文章 传统的DQN基于Q-learning,也是value-based的模型,DQN利用神经网络去评估Q值,输入状态s,神经网络会输出Q值。这种可以把Q函数参数化的方式使策略不仅能应对状态为tabular的情况,还能应对状态s为连续的情况。而神经网络的训练还是基于有监督模...
Dueling DQN是对经典的DQN算法进行关键改进的一种强化学习方法，旨在更准确地估计动作对当前状态的价值贡献。以下是对Dueling DQN的详细解释：核心思想：Dueling DQN将Q值函数拆解为状态值函数和优势函数。状态值函数代表当前状态的整体价值，而优势函数代表在给定状态下，每个动作相对于平均动作的价值。网络结构...
学习率通常在0.0001到0.01之间。合适的学习率能确保训练的稳定性。目标网络参数更新方式有多种。软更新是常用的一种更新策略。软更新通过缓慢融合新旧参数实现。例如采用τ参数控制融合比例。τ值一般在0.001到0.01之间。硬更新则是直接替换参数。硬更新和软更新各有其适用场景。上述是Dueling DQN目标网络计算公式...
强化学习中的Dueling DQN是一种对DQN的改进方法，其核心思想在于将Q值函数分解为状态值函数和优势函数。这一分解使得算法能够更精确地评估不同动作对于状态的贡献，从而提高学习效率。通过将Q值函数分解，Dueling DQN在复杂环境下的强化学习任务中取得了更好的表现。在Dueling DQN中，使用Huber损失函数替代MSE...
1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,我们通过优化目标Q值的计算来优化算法,在Prioritized Replay DQN中,我们通过优化经验回放池按权重采样来优化算法。而在Dueling DQN中,我们尝试通过优化神经网络的结构来优化算法。 具体如何优化网络结构呢?Dueling DQN考虑将Q网络分成两部分,第一部分是仅仅与状态SS有关...
动手学强化学习(八.3):dueling-DQN 一、代码 importrandomimportgymimportnumpy as npimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsfromtqdmimporttqdmclassQnet(torch.nn.Module):'''只有一层隐藏层的Q网络'''def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim):...
DQN的核心思想是学习一个Q值函数，但Dueling DQN则将其拆解为状态值函数（Value Function）和优势函数（Advantage Function），以此提升复杂环境下的学习效率。它采用了Huber loss作为训练优化器，相较于MSE，它在稳定性上有所提升。在学习流程上，Dueling DQN与DQN的基本框架相似，包括网络初始化、根据状态...
Prioritized Replay DQN从样本选择的角度优化了DQN算法,Dueling DQN则从网络结构优化了DQN。之前的DQN网络都是之间输出的值,而Dueling DQN则不然。它将网络的输出作为两个分支,一个分支输出仅仅与状态相关的价值函数,另一个分支输出与状态和动作都相关的优势函数。然后将两者相加,得到最终的输出,如下式所示: ...