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...
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...
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):...
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...
Dueling DQN架构基于这样的思想，将Q function分解为state function和advantage function。state function输出一个标量，表示状态的价值；advantage function输出一个与动作空间大小相同的矢量，表示每个动作的重要性。通过公式（1），可以表示为：[公式]。然而，这种分解存在unidentifiable问题，即无法唯一地分离出...
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: ...
为什么基于策略估计的方法性能优于基于行为值函数估计的方法?例如DPG优于DQN? 原因有两个: 1.如果最终策略是确定性策略,则基于策略估计的方法采用的softmax可以逼近找到最优解,即会出现pi(a|s)=1或0的情况;而基于行为值函数的估计的方法由于需指定ewuxilong-greedy策略中的ewuxilong参数,不能取得确定性策略,因为...
关于DQN我们还会讲最后一种升级办法,我们只需要稍微改动DQN中的神经网络的结构,就能大幅提升学习效果,加速收敛,这种新方法叫做Dueling DQN。用一句话概括Dueling DQN就是:它将每一个动作的Q拆分成了state的Value加上每个动作的Advantage。 2.算法 2.1Dueling 算法 我们看一下Dueling DQN的神经网络架构和普通DQN有什么不...