Dueling

【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)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深

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。classVA(nn.Module):"""只有一层隐藏层的A网络和V网络"""def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim):super().__init__()self.f

NoahBBQ·2024-01-06 17:47

【深度强化学习】DQN, Double DQN, Dueling DQN

DQN更新方程Qθ(st,at)←Qθ(st,at)+α(rt+γmax⁡a′Qθ(st+1,a′)−Qθ(st,at))Q_\theta(s_t,a_t)\leftarrowQ_\theta(s_t,a_t)+\alpha\left(r_t+\gamma\red{\max_{a'}Q_\theta(s_{t+1},a')}-Q_{\theta}(s_t,a_t)\right)Qθ(st,at)←

x66ccff·2023-12-17 09:36

Python绘制图

plt.figure(1)plt.plot(np.array(c_natural),c='r',label='natural')plt.plot(np.array(c_dueling),c='b',label

资源存储库·2023-12-03 23:08

Dueling Network

DuelingNetwork——DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearning论文下载地址论文介绍图9.DuelingNetwork模型结果示意图DuelingNetwork与传统DQN的区别在于神经网络结构的不同，DuelingNetowrk在传统DQN的基础上只进行了微小的改动，但能大幅提升DQN的表现。从图9中可以看出，在传统D

然后就去远行吧·2023-11-22 02:07

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout随机失活lr(learningrate)学习率/步长weightdecay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Greedy为例）

参宿7·2023-10-14 09:32

【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.Gym环境介绍2.1ObseravtionSpace2.2RewardFunction2.3ActionSpace3.DQNsCode3.1V

木心·2023-08-13 01:11

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(DQNandDoubleDQNandDuelingDQN)文章目录1.二维滚球环境1.1环境介绍1.2代码实现2.使用DQN系列方法求解2.1DQN2.1.1算法原理2.1.2代

云端FFF·2023-07-29 03:57

Python-DQN和Dueling Network代码对比阅读(15)-model.py

1.文件修改DuelingNetwork和DDQN都是三个文件，funcs.py、model.py和dueling.py或者ddpn.py。对于funcs.py，其以前用于DDQN，所以再次使用。

天寒心亦热·2023-04-20 13:58

Improvements in Deep Q Learning: Dueling Double DQN, Prioritized Experience Replay, and fixed…

转至：https://www.freecodecamp.org/news/improvements-in-deep-q-learning-dueling-double-dqn-prioritized-experience-replay-and-fixed

nodead·2023-02-04 22:08

机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQN&Dueling DQN&Prioritized Reply&Multi-step等)

文章目录TipsofQ-LearningDoubleDQNDuelingDQNPrioritizedReplyMulti-step(BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning的一些tips。Double

迷雾总会解·2023-02-04 22:37

强化学习作业

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDueling_DQN(nn.Module):def__init__(self,action_dim,device):super(Dueling_DQN

huihui5711·2023-02-01 07:54

【从RL到DRL】深度强化学习基础（三）——蒙特卡洛算法、TD算法改进：经验回放与高估问题的优化——Target网络与Double DQN，DQN结构改进——Dueling网络

目录蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithms）例子：近似计算π例子二：蒙特卡洛方法在定积分中的应用：应用：蒙特卡洛近似期望（Expectation）ExperienceReplay经验回放DQN与TD算法回顾经验回放改进：PrioritizedExperienceReplay优先经验回放高估问题Bootstrapping高估问题（ProblemofOverextimation）解决方

Vulcan_Q·2023-02-01 07:52

【RL】--DQN、Double DQN、DQN-Prioritized Experience Replay、Dueling DQN

DQN介绍DQN算法是在Q-learning基础上的改进，在Q-learning中必须存在一张Q表。当时当环境变得极其复杂时，Q表的数据量会相当大，更新过程会变得异常复杂。在经过深度网络的学习之后，我们就可以利用神经网络来代替Q表，只需要把状态S和行动a作为输入就可以得到相应的输出Q(s,a)。算法原理DQN相比于Q-learning的改进之处在于上图中的两处神经网络NN-1和NN-2，两个网络结

xgyyxs·2023-01-14 11:59

dqn dueling 算法 CartPole-v0 三网络实现

原文链接:dqndueling算法CartPole-v0三网络实现上一篇:python捕获warning下一篇:faststyletransfer快速风格转换tfjsdueling单输出,变为双输出,一个为价值输出,一个为影响因子输出比如在某些状态下,无论采取什么行为都将导致游戏结束lossscore不好的情况lossscoremodel根据输入的状态,返回action的价值importtenso

阿豪boy·2023-01-14 11:55

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

【强化学习实战-05】DuelingDQN保姆级教程：以CartPole为例DuelingDQNAdvantagefunction(优势函数)DuelingNetworkDuelingNetwork实战：DuelingNetwork网络结构DoubleDQN及其训练避免进入死循环ϵ\epsilonϵ-greedyExpe

刘兴禄·2023-01-14 11:53

强化学习（实践）：DQN，Double DQN，Dueling DQN，格子环境

1，DQN算法1.1，CarPole环境以车杆（CartPole）环境为例，它的状态值就是连续的，动作值是离散的。在车杆环境中，有一辆小车，智能体的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直，若杆的倾斜度数过大，或者车子离初始位置左右的偏离程度过大，或者坚持时间到达200帧，则游戏结束。智能体的状态是一个维数为4的向量，每一维都是连续的，其动作是离散的，动作空间大小为2，详情参见表7-1和表7-2。在游戏

燕双嘤·2023-01-14 11:22

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

Dueling DQN代码实现

DuelingDQN代码实现DuelingDQN与DQN之间只有网络结构不同，训练方式是完全相同的，因此只要在DQN代码的基础上修改其网络结构就得到了DuelingDQN的实现代码。代码分析跑DuelingDQN时，将回报折扣率设置得大点。parser.add_argument('--gamma',type=float,default=0.995)以下是创建网络结构的代码：defcreate_mo

XianPJ·2023-01-01 07:46

算法学习（十二）——dueling DQN

相比于原版的DQN，改进在于输出。原本的DQN只在输出的时候按照动作数量，进行输出。duelingDQN从常识出发，将输出分为价值函数和动作函数，价值函数输出一个实数，表示对当前局势的价值量，动作函数输出每个动作的价值。这个改进并没有理论上的解释，就是单纯凑出来好用。原版DQN网络的输出：defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.conv2(x)x=self

星之所望·2023-01-01 07:46

【DQN高级技巧3】Dueling Network

回顾折扣回报动作价值函数状态价值函数最优动作价值函数最优状态价值函数优势函数定义表示动作a相对于baselineV∗V^*V∗的优势，动作越好，优势越大性质在定义式两边关于a做最大化，式子依然成立，又带入性质1得到maxA∗(s,a)=0maxA^*(s,a)=0maxA∗(s,a)=0再由定义式出发，移项得带入刚刚推导的maxA∗(s,a)=0maxA^*(s,a)=0maxA∗(s,a)=0，

Echoooooh·2023-01-01 07:45

对Dueling DQN理论的深度分析。

强化学习中Agent与环境的交互过程是由马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)描述的。MDP对环境做了一个假设，称作马尔可夫性质，即下一时刻的状态只由上一时刻的状态和动作决定。马尔可夫性质决定了值函数(状态值与动作值函数)可以写成递归的形式，即贝尔曼等式：事实上，在很多任务中，或者使用深度神经网络对动作值函数和状态值函数进行参数化拟合时，我们是默认agent执行一个

难受啊！马飞...·2023-01-01 07:14

动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.DuelingDQN3.DuelingDQN代码实践4.对Q值过高估计的定量分析总结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运行与君共勉，一起学习。1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之

Jasper0420·2023-01-01 07:13

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

DuelingDQN理论基础DuelingDQN是一种基于DQN的改进算法，它的主要突破点在于利用模型结构将值函数表示成更细致的形式，使得模型能够拥有更好的表现。首先我们可以给出如下公式并定义一个新变量：q(st,at)=v(st)+A(st+at)q(s_t,a_t)=v(s_t)+A(s_t+a_t)q(st,at)=v(st)+A(st+at)也就是说，基于状态和行动的值函数qqq可以分解成

奋斗的西瓜瓜·2023-01-01 07:42

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？写这个文章的动机是一直没有人讲明白三种DQN之间的关系，要不过于学术，要不过于工业界。本文试图两方面结合，说说改了什么，有什么好处，效果如何。当然，也是干货满满，直接上代码。听说点进蝈仔帖子的都喜欢点赞加关注~~鸣谢：李宏毅教授http://speech.ee.ntu.edu.

易烊千蝈·2022-12-28 16:48

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/tree/main/RL/DQN一、环境查看可用的环境fromgymimportenvsprint(envs.registry.all())ValuesView(├──CartPole:[v

钟鸣_·2022-12-19 14:08

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，使用表格表示难以求解，因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来，才能保证对于任意一个状态和行动，我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下，传统的方法，比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。针对上面

叛逆的鲁鲁修love CC·2022-12-08 22:10

18_2Reinforcement Learning_\r_end=““_Deep Q-Learning_Double DQN_Dueling DQN_TF-Agents

cp18_ReinforcementLearningforMarkovDecisionMakinginEnv_Bellman_Q-learning_Q-ValueIteration:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11788953518_ReinforcementLearning_CartPole_reduce_mean_Q

LIQING LIN·2022-12-02 01:08

Q-Learning, Double DQN与 Dueling DQN算法详解

参考学习课程DavidSilverReinforcementLearning李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-basedQ-Learning算法思想ValueFunctionQFunctionQ-learning的三个个小技巧TargetnetworkExplorationEpsilonGreedyBoltzmannExplorationReplayBuffer完整的Q-Learn

Cder1c·2022-11-28 20:03

Dueling DQN论文笔记

DuelingDQN论文笔记AbstractBackgroundTechnologyModelArchitectureSummary参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9923859.htmlAbstract与DoubleDQN优化目标Q值的计算、PrioritizedExperienceReplay优化经验回放的采样概率不同，该论文通过优化神经网络结构的方式使

微笑~你好·2022-11-23 05:07

Deep Q-Network 学习笔记（六）—— 改进④：dueling dqn

这篇同样是完全没看懂Orz，这里只做实现记录。。要改动的地方只是在神经网络的最后一层做下调整即可。defcreate(self):neuro_layer_1=3w_init=tf.random_normal_initializer(0,0.3)b_init=tf.constant_initializer(0.1)#--------------创建eval神经网络,及时提升参数-----------

weixin_34032827·2022-11-20 13:56

强化学习DQN、DDQN和Dueling DQN的原理介绍与PARL核心代码解析

摘要本文主要介绍DQN算法的基本原理，以及在它基础上改进的DDQN和DuelingDQN，介绍完后会结合对应的PARL代码进行解析说明（PARL是一个高性能、灵活的强化学习框架）。三篇相关的论文地址如下，接下去的三个小节会围绕这三篇论文的重点部分进行剖析。DQN：Human-levelControlThroughDeepReinforcementLearningDDQN：DeepReinforce

秋水中的鱼·2022-10-10 07:13

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？全部通过max Qmax\;QmaxQ来计算有没有问题？很显然，是有问题的，这是因为Q-Learning本身固有的缺陷—过估计过估计是指估计得值函数比真实值函数要大，其根源主要在于Q-

jsfantasy·2022-10-10 07:45

DQN及其变种（Double DQN，优先回放，Dueling DQN)

1.DQN1.1DQN的三大特点DQN由DeepMind在2013年发表的文章《PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning》提出，文章有两个创新点：经验回放和设立单独的目标网络。DQN的大体框架是Q-learning。如图为Q-learning的伪代码。Q-learning有两个关键概念：异策略和时间差分异策略：行动策略（产生数据的策略）和评估策略不是同一个

bujbujbiu·2022-09-21 17:22

强化学习-学习笔记12 | Dueling Network

这是价值学习高级技巧第三篇，前两篇主要是针对TD算法的改进，而DuelingNetwork对DQN的结构进行改进，能够大幅度改进DQN的效果。

climerecho·2022-07-09 13:00

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

最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来，欢迎大家关注我的个人博客，以及我的github。本文主要讲解有关DoubleDQN算法、PrioritizedExperienceReplayDQN算法和DuelingDQN算法的相关内容。对于DQN算法的改进主要有三种——DoubleDQN算法、PrioritizedExperienceReplayDQN算法和DuelingDQN算法

棉花糖灬·2022-04-11 07:55

强化学习—— Dueling Network

强化学习——DuelingNetwork1、优势函数（AdvantageFunction）1.1概念定义1.2优势函数的性质2.DuelingNetwork2.1近似网络2.2训练过程3网络保留优势函数最大值的原因：解决不唯一性1、优势函数（AdvantageFunction）1.1概念定义折扣回报：Ut=rt+γrt+1+γ2rt+2+...U_t=r_t+\gammar_{t+1}+\gamm

CyrusMay·2022-04-11 07:31

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莫凡DuelingDQN知乎DuelingDQNHighwayENV链接说明莫凡中的代码所有的targe_q_value的计算方式都是按照所有action的输出Q值来计算loss,

csdn_Flying·2022-04-05 07:28

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Dueling Network

目录1.引言2.数学推导2.1最优价值函数2.2最优状态函数2.3优势函数3.网络结构3.1优势网络3.2状态网络3.3新的DQN1.引言我们之前学习了许多DQN的优化技巧，现在我们再来看看一种有趣的DQN的优化:Duelingnetwork2.数学推导2.1最优价值函数我们之前已经学过了最优价值函数，这里的是动作价值函数，最优指的是对策略求最优。2.2最优状态函数类比于最优价值函数，我们给出最优

ZDDWLIG·2022-04-04 07:54

深度强化学习-Dueling DQN算法原理与代码

DuelingDeepQNetwork(DuelingDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能。如果对DQN算法还不太了解的话，可以参考我的这篇博文：深度强化学习-DQN算法原理与代码，里面详细讲述了DQN算法的原理和代码实现。本文就带领大家了解一下DuelingDQN算法，论文链接见下方。论文：http://proceedings.mlr.press/v48/wangf16.pdf代码

indigo love·2022-03-22 07:49

（pytorch复现）基于深度强化学习（CNN+dueling network/DQN/DDQN/D3QN/PER）的自适应车间调度(JSP)

为了深入学习各种深度学习网络和强化学习的结合，实现了一下下列文章：ResearchonAdaptiveJobShopSchedulingProblemsBasedonDuelingDoubleDQN|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore状态、动作、奖励函数及实验的简单介绍可参考：

码丽莲梦露·2022-03-22 07:54

【强化学习】Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning (2016)

作者认为估计每个action的价值是没有必要的，例如在Enduro游戏中，仅仅当碰撞要发生时，判断左转还是右转才是有效的。在一些状态下，知道该做什么action是首要重要的，但是在一些其他状态下，action的选择对于产生的结果是没有影响的。然而statevalue的估计对于每个状态是至关重要的。作者说这个方法在存在多个相似的action时效果很好。所以作者重新定义了Q值：V表示statevalu

Laverwang·2020-09-17 05:53

强化学习笔记+代码（五）：Double-DQN、Dueling DQN结构原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients算法原理和Agent实现(t

nbszg·2020-08-25 01:05

【强化学习】值函数强化学习-DQN、DDQN和Dueling DQN算法公式推导分析

一、值函数估计方法引入在值函数估计方法中，我们希望拟合一个价值模型用来估计每个状态动作对的累积回报。其代价函数可以写为L=12∑a∑s(Q(s,a)−Q(s,a;θ))2L=\frac{1}{2}\sum_{a}\sum_{s}(Q(s,a)-Q(s,a;\theta))^2L=21a∑s∑(Q(s,a)−Q(s,a;θ))2其中Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)为真实的累积回报的值函数，Q(s

贰锤·2020-08-09 14:10

深度强化学习系列(9): Dueling DQN(DDQN)原理及实现

本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章（获得BestPaper奖），第一作者ZiyuWang（第四作HadoVanHasselt就是前几篇文章#DoubleQ-learning#，DoubleDQN的作者），可以说DeepMind开创了DQN系列算法(后续阐述OpenAI的策略梯度算法)。往常一样，摘要结论。其实本文提出的算法并没有过多的数学过程，而是一种网络结构上的创新，如同摘要

J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:59

DQL: Dueling Double DQN, Prioritized Experience Replay, and fixed Q-targets（三下）

https://www.freecodecamp.org/news/improvements-in-deep-q-learning-dueling-double-dqn-prioritized-experience-replay-and-fixed

mike112223·2020-07-11 13:55

802.11ax前瞻9：双重NAV技术（Dueling NAVs）

序言NAV是802.11中最基本的MAC层元素之一，在802.11协议中起着非常重要的功能，而且先行协议下，基本上所有的兼容性机制都围绕的NAV展开。在802.11ax中，引入了双重NAV技术（DuelingNAVs）进一步扩展其功能，本文即针对这项技术做一个展开。本文参考自：DuelingNAVsin802.11ax802.11ax中的双重NAV技术（DuelingNAVs）Wi-Fi使用两种载

少茗·2020-07-04 16:21

Dueling Network

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf论文题目：DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningDuelingNetworkAbstract本文提出一种新的网络结构用于model-free强化学习。我们的对抗网络分别表达了两个估计量：一个是状态价值函数，一个是依附于状态的动作优势函数。这个因式

mike112223·2020-07-02 12:56

Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning笔记

将二者结合，得到了集中学习、分散决策的值分解网络，并利用已有技术如DQN架构、目标网络、经验回放、Dueling网络以及面向部分可观测环境下采用的RNN网络，设计出值分解网络架构。并利用

Melody1211·2020-07-01 11:41

深度强化学习——Dueling-DDQN

联系方式：[email protected]深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。

草帽B-O-Y·2020-07-01 05:47

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