強化學習 9 —— DQN 改進算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 實現
上篇文章強化學習——詳解 DQN 算法我們介紹了 DQN 算法，但是 DQN 還存在一些問題，本篇文章介紹針對 DQN 的問題的改進算法 一、Double DQN 算法 1、算法介紹 DQN的問題有：目標 Q 值（Q Target ）計算是否准確？全部通過 \(max\;Q\) 來計算有沒有 ...
原文：【強化學習】DQN 算法改進
DQN 算法改進 一 Dueling DQN Dueling DQN 是一種基於 DQN 的改進算法。主要突破點：利用模型結構將值函數表示成更加細致的形式，這使得模型能夠擁有更好的表現。下面給出公式，並定義一個新的變量： q s t, a t v s t A s t, a t 也就是說，基於狀態和行動的值函數 q 可以分解成基於狀態的值函數 v 和優勢函數 Advantage Function A ...
2019-12-13 13:09 0 504 推薦指數：
相關推薦
強化學習算法實例DQN代碼PyTorch實現
程序主循環 環境模塊maze_env.py DQN模型RL_brain ...
強化學習入門筆記系列——DQN算法
什么是DQN？ DQN是早期最經典的深度強化學習算法，作為Q-Learning算法的拓展（Q- ...
強化學習 8 —— DQN 算法 Tensorflow 2.0 實現
在上一篇文章強化學習——DQN介紹 中我們詳細介紹了DQN 的來源，以及對於強化學習難以收斂的問題DQN算法提出的兩個處理方法：經驗回放和固定目標值。這篇文章我們就用代碼來實現 DQN 算法 一、環境介紹 1、Gym 介紹 本算法以及以后文章要介紹的算法都會使用 由 \(OpenAI ...
六、強化學習第六篇--DQN算法
1、DQN簡介 DQN 是指基於深度學習的 Q-learning 算法，主要結合了值函數近似 (Value ...
【轉】【強化學習】Deep Q Network(DQN)算法詳解
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN（Deep Q-Learning）是將深度學習deeplearning與強化學習reinforcementlearning相結合 ...
強化學習(十一) Prioritized Replay DQN
在強化學習（十）Double DQN (DDQN)中，我們講到了DDQN使用兩個Q網絡，用當前Q網絡計算最大Q值對應的動作，用目標Q網絡計算這個最大動作對應的目標Q值，進而消除貪婪法帶來的偏差。今天我們在DDQN的基礎上，對經驗回放部分的邏輯做優化。對應的算法是Prioritized ...
強化學習（十）Double DQN (DDQN)
在強化學習（九）Deep Q-Learning進階之Nature DQN中，我們討論了Nature DQN的算法流程，它通過使用兩個相同的神經網絡，以解決數據樣本和網絡訓練之前的相關性。但是還是有其他值得優化的點，文本就關注於Nature DQN的一個改進版本: Double DQN算法 ...