原文:强化学习(十二) Dueling DQN

在强化学习 十一 Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文 lt Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learnin ...

2018-11-08 14:04 31 16398 推荐指数:

查看详情

强化学习(四)—— DQN系列(DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等)

1 概述   在之前介绍的几种方法,我们对值函数一直有一个很大的限制,那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助,但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大,使用表格 ...

Mon Dec 24 19:11:00 CST 2018 0 9190
强化学习 9 —— DQN 改进算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 实现

上篇文章强化学习——详解 DQN 算法我们介绍了 DQN 算法,但是 DQN 还存在一些问题,本篇文章介绍针对 DQN 的问题的改进算法 一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有:目标 Q 值(Q Target )计算是否准确?全部通过 \(max\;Q\) 来计算有没有 ...

Mon Sep 07 04:59:00 CST 2020 0 932
强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

    在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized ...

Wed Oct 17 00:46:00 CST 2018 65 17117
强化学习DQN 算法改进

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法。主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现。下面给出公式,并定义一个新的变量: \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...

Fri Dec 13 21:09:00 CST 2019 0 504
强化学习(十)Double DQN (DDQN)

    在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法 ...

Sat Oct 13 00:52:00 CST 2018 30 30076
[强化学习论文笔记(1)]:DQN

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL ...

Tue Dec 31 06:50:00 CST 2019 0 719
Deep Learning专栏--强化学习之Q-Learning与DQN(2)

在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN

本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习(RL)领域。在这里,我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络(DQN)模型,以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中,我们将讨论: 什么是lighting以及为什么要将 ...

Tue Apr 07 21:39:00 CST 2020 0 901
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM