Double Deep Q-Network（DDQN）

最新推荐文章于 2025-04-25 14:57:48 发布

三十九度的风

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分类专栏：论文笔记文章标签：机器学习人工智能论文笔记

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Double Deep Q-Network（DDQN）是一种深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）框架，是基于 Q-learning 的改进版本，用于解决决策制定者在不确定环境中做出决策的问题。DDQN 结合了两种重要的技术：深度神经网络和双重 Q-learning，以提高 Q-learning 算法的稳定性和性能。

下面是 DDQN 框架的主要要点和解释：

Q-learning 基础： 在强化学习中，Q-learning 是一种用于学习如何在给定状态下选择最优动作的算法。Q 值（Q-function）表示在特定状态下采取特定动作的累积奖励的期望值。传统的 Q-learning 算法使用 Q 值来指导决策制定者选择最佳策略。
深度神经网络： DDQN 引入了深度神经网络作为函数逼近器，用于估计 Q 值函数。这允许 DDQN 处理具有高维状态空间的问题，并对 Q 值函数进行连续逼近。通常，神经网络的输入是状态，输出是每个可能的动作的 Q 值。
双重 Q-learning： DDQN 的核心创新在于双重 Q-learning 方法。传统的 Q-learning 算法估计了当前状态下的最佳动作的 Q 值，然后使用这些估计的 Q 值来指导决策。但这可能会导致 Q 值的过度估计（Overestimation）。DDQN 引入了两个神经网络，一个用于选择最佳动作（目标网络），另一个用于估计 Q 值（估算网络）。这两个网络交替地被用来选择和估算 Q 值，以减少 Q 值的过度估计。
经验回放： 为了提高样本利用率和稳定性，DDQN 通常使用经验回放（Experience Replay）技术。这意味着它会保存之前的经验，然后从中随机采样用于训练，而不是直接使用当前的经验进行更新。这有助于防止神经网络陷入局部最优解，提高学习的稳定性。
目标网络（Target Network）： DDQN 使用两个神经网络，一个用于选择动作，另一个用于估算 Q 值。其中一个网络被称为目标网络，用于估算目标 Q 值，以减少 Q 值的波动性和提高算法的稳定性。目标网络的参数定期更新以与估算网络保持同步。

总之，Double Deep Q-Network（DDQN）框架是一种用于解决强化学习问题的先进方法，它结合了深度神经网络和双重 Q-learning，旨在提高 Q-learning 算法的稳定性和性能。通过使用两个神经网络、经验回放和目标网络，DDQN 能够更有效地处理复杂的状态空间和动作空间，适用于多种决策制定问题，如游戏控制、机器人导航和自动驾驶等。