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网络结构: 由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。为了简化算法描述,这里不使用原论文的CNN网络结构,而是使用前面文中用到的最简单的三层神经网络来描述。是否使用CNN对Dueling DQN算法本身无影响。 在前面讲到的Double DQN等DQN算法中,神经网络如下图所示: DQN网...
dueling dqn算法实现过程Dueling DQN算法实现过程是指在深度强化学习中,通过将动作价值函数和状态价值函数作为两个竞争对手,并使用神经网络解决它们之间的竞争来提高决策质量的实现步骤。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
完整代码地址强化学习——Double DQN 代码地址,劳烦点个star可好?在此谢谢了 二、Dueling DQN 算法 1、算法简介 在DQN算法中,神经网络输出的 Q 值代表动作价值,那么单纯的动作价值评估会不会不准确?我们知道, Dueling-DQN 算法从网络结构上改进了DQN,神经网络输出的动作价值函数可以分为状态价值函数和优势函数,即:...
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...
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...
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...
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...
5_DQN算法实例演示 1-整体任务流程演示 05:22 2-探索与action获取 07:00 3-计算target值 05:18 4-训练与更新 08:13 6_DQN改进与应用技巧 1-DoubleDqn要解决的问题 06:48 2-DuelingDqn改进方法 06:27 3-Dueling整体网络架构分析 08:28 4-MultiSetp策略 03:46 5-连续动作处理方法 08:24 ...
Double DQN改进了DQN的参数更新部分,Prioritized DQN改进了DQN的经验回放部分,Dueling DQN则是通过优化神经网络的结构来优化算法。在许多基于视觉的感知的DRL任务中,不同的状态动作对的值函数是不同的,但是在某些状态下,值函数的大小与动作无关。因此Dueling DQN把Q值更新分开成两个部分,一个是状态v函数,一个是独立...