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...
Q= V + A - A.mean(1).view(-1, 1)#Q值由V值和A值计算得到returnQclassDQN:'''DQN算法,包括Double DQN和Dueling DQN'''def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device, dqn_type='VanillaDQN'): self.action_dim=action_dimifdq...
importrandomimportnumpy as npimportgymimporttorchfrommatplotlibimportpyplot as pltfromtqdmimporttqdmfrommodelimportDQNimportrl_utilsdefdis_to_con(disrete_action, env, action_dim): action_lowbound=env.action_space.low[0] action_highbound=env.action_space.high[0]returnaction_lowbound + (disrete_acti...
self.dueling = dueling # decide to use dueling DQN or not self.learn_step_counter = 0 self.memory = np.zeros((self.memory_size, n_features*2+2)) self._build_net() t_params = tf.get_collection('target_net_params') e_params = tf.get_collection('eval_net_params') self.replace_...
build_dueling_dqn: 创建Dueling DQN模型。 Dense: 全连接层。 Lambda: 构建自定义输出层以实现Dueling结构。 K.mean(): 用于计算优势函数的平均值,以便在输出中进行减法操作。 第四步:设定超参数 定义超参数是模型训练成功的关键。 state_size=env.observation_space.shape[0]action_size=env.action_space.n ...
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 ...
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 ...
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: 然后这两个函数利用神经网络来逼近。
1小时居然就跟着博士搞懂深度强化学习DQN算法原理及实例演示,Double DQN和Dueling DQN运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、1、AI学习路线图、2 目标函数与公式解析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。