下面我们就PER是什么, 以及PER的demo讲解, 以及有些爱装逼的代码里面爱用到的位运算和海象运算符进行补充说明. 最后收集一下DQN的超参数调整经验. PER是什么[1] 我们知道在DQN中有TD误差(TDerror)概念, 定义为此刻估计的未来奖励综合和原来估计的未来奖励总和的差值. 公式表示为\delta_\theta (s,a,s') = R...
5.本发明针对现有智能抗干扰决策问题的局限性,综合考虑调整跳频系统中跳频图案的跳速和信道划分间隔,以产生双变跳频图案,达到在复杂电磁环境中对抗干扰,提高通信质量的目的。因此,本发明提出了一种基于pper ‑ dqn的双变跳频图案智能决策方法,提高决策效率,产生的双变跳频图案,其较常规跳频图案性能更优。 6.本发...
双变跳频图案近端策略优化资格迹为进一步提高双变跳频系统在复杂电磁环境中的抗干扰能力,提出了一种基于资格迹的近端策略优化(proximal policy optimization with eligibility traces,ET-PPO)算法.在传统跳频图案的基础上,引入时变参数,通过状态-动作-奖励三元组的构造将"双变"跳频图案决策问题建模为马尔可夫决策问题.针对...
我们已经看到Q-Learning使用目标Q值、当前Q值和观察奖励来使用其更新等式更新当前Q值。 DQN以类似的方式工作。由于它是一个神经网络,因此它使用Loss函数而不是方程。它还使用预测当前Q值、目标Q值和观察到的奖励来计算训练网络的损失,从而改进其预测。 double DQN 为什么要有DDQN呢?因为在实现上,Q 值往往是被高估的。
(51)Int.Cl.H04B 1/713 (2011.01)H04B 1/715 (2011.01)(56)对比文件CN 109302262 A,2019.02.01CN 110190918 A,2019.08.30CN 112800545 A,2021.05.14CN 111010207 A,2020.04.14审查员 许亚敏 (54)发明名称一种基于PPER-DQN的双变跳频图案智能决策方法(57)摘要本发明公开了一种基于PPER‑DQN的双变跳频...
基于PerDQN-TAS保护带分组选择调度方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于PerDQN-TAS保护带分组选择调度方法说明:本发明涉及TSN网络技术领域,尤其涉及基于PerDQN‑TAS保护带分组选择调度方法,包括设置分组长...专利查询请上爱企查
本人在实验中分别对PER+DQN,PER+DDQN和普通的DQN,DDQN做了对比,DQN和PER+DQN收敛情况差不多,DQN可能稍好一点。而PER+DDQN收敛波动很大,DDQN根本不收敛,随机种子设置都一样,这种情况正常吗?当然我的场景比较简单! 发布于 2022-11-23 00:27・IP 属地福建...
Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL) - collapse-del/DRL-Pytorch
Agent design for single traffic signal; including DQN, Double DQN, Dueling DQN, PER, Noisy DQN, Multistep DQN and Distributional DQN - ziguiyingcang/Deep-Reinforcement-Learning-for-Traffic-Signal-Control
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