DoubleDQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（

洪小帅·2025-01-23 12:58

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放

视觉萌新、·2025-01-17 15:17

【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:23

Dueling DQN 跑 Pendulum-v1

gym-0.26.1Pendulum-v1DuelingDQN因为还是DQN,所以我们沿用doubleDQN,然后把Qnet换成VAnet。其他的不变，详情参考前一篇文章。

NoahBBQ·2024-01-06 17:47

Double DQN算法

DoubleDQN算法问题DQN算法通过贪婪法直接获得目标Q值，贪婪法通过最大化方式使Q值快速向可能的优化目标收敛，但易导致过估计Q值的问题，使模型具有较大的偏差。

发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

1. 强化学习篇: Dyna-Q

像之前我们讨论的大量强化学习方法（DQN,DoubleDQN,PriorizedDQN,PolicyGradient,PPO等等）都是基于model-free的，这也是RL学习的主要优势之一，因为大部分情况下

DeepBrainWH·2023-11-01 03:24

强化学习------DDQN算法

所以出现了对DQN算法的改进算法DoubleDQN(DDQN)算法。一、DDQN算法原理DDQN算法和DQN算法一样，也有一样的两个Q网络结构。在DQN算法

韭菜盖饭·2023-10-31 03:11

强化学习--DoubleDQN

二、核心算法(深度强化学习)DoubleDQN总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（

百度pkq·2023-10-04 22:00

一些有用的链接合集

doubleDQN----tensorflow实现：https://www.cnblogs.com/zle1992/p/10287200.html典型神经网络的前向传播反向传播：https://www.cnblogs.com

shiqianqian·2023-08-19 07:32

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、rainbow

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、doubleDQN、经验回放、rainbow、分布式DQN1.核心词汇深度Q网络（deepQ-network，DQN）：基于深度学习的

·2023-08-17 11:12

【强化学习】值函数算法DQNs详解【Vanilla DQN & Double DQN & Dueling DQN】

DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】文章目录DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】1.DQN及其变种介绍1.1VanillaDQN1.2DoubleDQN1.3DuelingDQN2

木心·2023-08-13 01:11

对比TargetNetwork 和 Double DQN

1、DoubleDQN算法：SelectionusingDQN：a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w).a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},

KPer_Yang·2023-08-08 02:27

RL 实践（4）—— 二维滚球环境【DQN & Double DQN & Dueling DQN】

本文介绍如何用DQN及它的两个改进DoubleDQN&DuelingDQN解二维滚球问题，这个环境可以看做gymMaze2d的简单版本参考：《动手学强化学习》完整代码下载：5_[GymCustom]RollingBall

云端FFF·2023-07-29 03:57

强化学习快速复习笔记--待更新

目录蒙特卡洛方法动态规划算法策略迭代时序差分方法Sarsa算法Q-learning算法如何区分在线学习和离线学习DQN深度强化Q学习概念介绍代码解析DQN改进算法DoubleDQN网络蒙特卡洛方法求解价值函数和状态价值函数

Thebluewinds·2023-07-27 09:47

强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数

1.强化学习通用参数设置（1）强化学习算法选用目前推荐的使用的算法主要是：离散控制问题建议算法：①D3QN——D3指的是DuelingDoubleDQN，主要集成了DoubleDQN与DuelingDQN

汀、人工智能·2023-07-18 09:59

强化学习算法TD3论文的翻译与解读：延迟学习、软更新、策略噪声、梯度截取

，作者本人的TD3代码，PyTroch实现与原版DDPG相比，TD3的改动可以概括为：使用与双Q学习（DoubleDQN）相似的思想：使用两个Critic（估值网络Q(s,a)）对动作-值进行评估，训练的时候取

汀、人工智能·2023-07-15 22:03

【强化学习】DQN与Double DQN

文章目录一、DQN1.1Q网络和目标网络1.2经验回放1.3DQN流程1.4DQN的Q估值过高问题二、DoubleDQN一、DQN1.1Q网络和目标网络Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st

Katniss的名字被占用·2023-04-09 20:42

【深度强化学习】(2) Double DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和大家分享一个深度强化学习算法DQN的改进版DoubleDQN，并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:34

强化学习论文研读（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning

四是提出了三层卷积+FC的DoubleDQN算法结构和参数更新公式。五是证明了DoubleDQN是有效的。相比于DQN主要改进在一点：看到里边的两个Q中的θ是不一样的。一个是target的n

星之所望·2023-02-04 22:07

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

targetnetwork稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN利用max操作符使得目标值过高估计，于是下面这篇文献提出了DoubleDQN

码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A

不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

动手学强化学习第八章（DQN改进算法）

文章目录第八章：DQN改进算法1.理论部分1.1DoubleDQN1.2DuelingDQN2.实践部分第八章：DQN改进算法文章转载自《动手学强化学习》https://hrl.boyuai.com/chapter

小帅吖·2023-01-31 13:17

[强化学习总结4] DQN

3.2探索的时候是epsilon-greedy代码图出处：DoubleDQN原理是什么，怎样实现？（附代码）-知乎0网络0.1输入输出输入是s，输出是每个a的概率。s是连续的，a是离散（可遍历的）的。

风可。·2023-01-14 11:25

【强化学习实战-05】Dueling DQN保姆级教程(1)：以Cart Pole为例

DuelingDQN保姆级教程：以CartPole为例DuelingDQNAdvantagefunction(优势函数)DuelingNetworkDuelingNetwork实战：DuelingNetwork网络结构DoubleDQN

刘兴禄·2023-01-14 11:53

强化学习_经典论文框架

汇总文章目录汇总PaperDQNSeries【2010】DoubleQ-learning【2013】【DQN】【2015】【NatureDQN】【2015】【DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN

哈喽十八子·2023-01-08 15:29

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN

indigo love·2023-01-01 20:29

DQN及其变种（DDQN，Dueling DQN，优先回放）代码实现及结果

DQN及其变种理论部分见DQN及其变种（DoubleDQN，优先回放，DuelingDQN)（一）DQN导入包和环境importmath,randomimportgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromIPython.displayimportclear_outputimportmatpl

bujbujbiu·2023-01-01 07:16

强化学习之Double DQN

DoubleDQN算法DoubleDeepQNetwork(DDQN)是在DQN算法的基础上稍微改进了一点，优化了算法的性能。

哇咔咔FF·2022-12-28 23:26

从DQN到Double DQN和Dueling DQN——pytorch实操

文章目录DQN直接代码附上为什么会有改进DoubleDQN代码附上DuelingDQN话不多说直接给代码改进究竟管用与否？

易烊千蝈·2022-12-28 16:48

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DoubleDQN1.简介2.DoubleDQN3.DoubleDQN代码实战文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）本文所有代码均可在jupyternotebook

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习（DRL）四：DQN的实战(DQN, Double DQN, Dueling DQN)

目录一、环境二、DQN三、DoubleDQN四、DuelingDQN(D3QN)五、小结全部代码:https://github.com/ColinFred/Reinforce_Learning_Pytorch

钟鸣_·2022-12-19 14:08

强化学习_06_pytorch-doubleDQN实践(Pendulum-v1)

环境描述环境是倒立摆（InvertedPendulum），该环境下有一个处于随机位置的倒立摆。环境的状态包括倒立摆角度的正弦值，余弦值，角速度；动作为对倒立摆施加的力矩(action=Box(-2.0,2.0,(1,),float32))。每一步都会根据当前倒立摆的状态的好坏给予智能体不同的奖励，该环境的奖励函数为，倒立摆向上保持直立不动时奖励为0，倒立摆在其他位置时奖励为负数。环境本身没有终止状

Scc_hy·2022-12-14 10:20

【强化学习实战-04】DQN和Double DQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0

【强化学习实战-04】DQN和DoubleDQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0实战：用DoubleDQN求解MountainCar问题MountainCar问题详解MountainCar

刘兴禄·2022-12-08 22:04

深度强化学习-Double DQN算法原理与代码

深度强化学习-DoubleDQN算法原理与代码引言1DDQN算法简介2DDQN算法原理3DDQN算法伪代码4仿真验证引言DoubleDeepQNetwork(DDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能

indigo love·2022-11-23 12:58

深度强化学习——DQN算法原理

DQN算法原理一、DQN算法是什么二、DQN训练过程三、经验回放（ExperienceReplay）四、目标网络（TargetNetwork）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络：五、DoubleDQN

流萤点火·2022-11-23 05:54

Dueling DQN论文笔记

AbstractBackgroundTechnologyModelArchitectureSummary参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9923859.htmlAbstract与DoubleDQN

微笑~你好·2022-11-23 05:07

强化学习经典model-free方法总结

强化学习经典model-free方法总结1.基于值函数(value-based)的方法1.1sarsa1.2Q-learning1.3DQN1.4DoubleDQN1.5DuelingDQN1.6QR-DQN1.7Rainbow2

ReEchooo·2022-11-21 21:59

Double DQN论文笔记

DoubleDQN论文笔记AbstractBackgroundUpdateofDQNTechnologyUpdateofDDQNHyper-parametersofDDQNCode参考：https://

微笑~你好·2022-10-24 07:22

强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与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、DoubleDQN算法1、算法介绍DQN的问题有：目标Q值（QTarget）计算是否准确

jsfantasy·2022-10-10 07:45

DoubleDQN的理论基础及其代码实现【Pytorch + Pendulum-v0】

DoubleDQN理论基础普通的DQN算法通常会导致对值的过高估计（overestimation）。

lucky-wz·2022-07-09 07:11

强化学习-学习笔记11 | 解决高估问题

本文介绍的高估问题解决办法为：TargetNetwork&DoubleDQN.

climerecho·2022-07-08 17:00

深度强化学习-D3QN算法原理与代码

DuelingDoubleDeepQNetwork(D3QN)算法结合了DoubleDQN和DuelingDQN算法的思想，进一步提升了算法的性能。

indigo love·2022-05-31 10:38

dqn系列梳理_强化学习--从DQN到PPO，流程详解

本文包括:NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG,PPO算法的流程。

粢范团·2022-05-16 07:58

强化学习（4）：Double DQN、Prioritized Experience Replay DQN和Dueling DQN

本文主要讲解有关DoubleDQN算法、PrioritizedExperienceReplayDQN算法和DuelingDQN算法的相关内容。

棉花糖灬·2022-04-11 07:55

强化学习—— Target Network & Double DQN（解决高估问题，overestimate）

强化学习——TargetNetwork&DoubleDQN（解决高估问题，overestimate）1TD算法2.高估问题2.1Maximization2.1.1数学解释2.1.2动作价值函数的高估2.2Bootstrapping2.3

CyrusMay·2022-04-11 07:00

Pytorch DQN Double DQN Dueling DQN 实现跑 Highway

本文章已经基于读者掌握了DQN,DoubleDQN,DuelingDQN的基础之上所做的代码，DQN入门链接莫凡DQN知乎白话文DQNDoubleDQN莫凡DoubleQN知乎白话文DoubleDQNDuelingDQN

csdn_Flying·2022-04-05 07:28

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Overestimation

目录1.引言2.Overestimation2.1Maximization2.2Bootstrapping3.Solution3.1TargetNetwork3.2DoubleDQN1.引言我们现在来介绍在

ZDDWLIG·2022-04-04 07:53

李宏毅老师2020年深度学习系列讲座笔记7

【接6为什么Q-learning会有over-estimate的现象而DoubleDQN可以避免？】

ViviranZ·2021-06-13 12:45

Double DQN

简介DoubleDQN的出现，是为了解决DQN和Q-Learning等学习算法中的过高估计。论文参考这里代码参考这里（by莫烦大神）思想传统DQN学习过程如下：过高估计存在于对Q(s',a')的预测。

海街diary·2021-05-19 00:42

强化学习算法复现（六）：DoubleDQN_gym倒立摆

建立RL_brain.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#导入torch.nn.functional（激活函数）importnumpyasnpclassNet(nn

保护我方vivian·2020-12-21 22:48

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