对比TargetNetwork 和 Double DQN

最新推荐文章于 2025-12-25 14:57:52 发布
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#python #深度学习 #机器学习

1、Double DQN算法：

Selection using DQN：
a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w). a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},a;\mathbf{w}). \\ a⋆=aargmax​Q(st+1​,a;w).
Evaluation using target network:
yt=rt+γ⋅Q(st+1,a⋆;w−). y_{t}=r_{t}+\gamma\cdot Q(s_{t+1},a^{\star};\mathbf{w}^{-}). \\ yt​=rt​+γ⋅Q(st+1​,a

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DQN高级技巧
Trony的博客
08-30 3438
DQN高级技巧 DQN和TD Learning回顾 DQN 之前我们学过Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)函数，它叫做动作价值函数，它依赖于当前的状态s和动作a，它基于当前状态s给所有的动作a打分，分数反映了动作a的好坏，Agent应该执行分数最高的动作，DQN的意思是使用神经网络来近似Q∗Q^*Q∗函数，神经网络的参数记作：w。DQN的意思是用神经网络来近似Q∗Q^*Q∗函数，训练好DQN之后，使用DQN来控制Agent。DQN的输入是状态s，将s输入DQN。如下图将超级玛丽画面放入DQN中，
Double-DQN算法target网络和predict网络区别
nanfei_opt的专栏
09-16 2707
DQN框架主要包括以下几部分： 构建predict神经网络和target神经网络模块 训练predict神经网络模块 更新target神经网络模块 根据predict值选择动作模块 DQN算法图如下： 这里存在两个Q值神经网络：predict神经网络和target神经网络。 1. target神经网络。作用：计算目标Q值。更新：间隔一段时间进行更新。目的：保持算法稳定性。 为了获得的Q值，Q值的更新依靠Reward和Q计算出来的目标Q值： 这里采用一个稳定的target神经网络进行Q值..
深度增强学习（DQN）的各种改进(一)
wjyhumor的博客
02-01 1886
DeepMind在2013年提出DQN模型称为NIPS DQN，主要是增加了经验回放（experience replay）的功能，上篇文章已经介绍。此后，相继有各种改进模型发表。 Nature DQN 由DeepMind在2015年提出，论文：Human-level control through deep reinforcement learning。主要的改进是
DQN结构—Evaluation Network和Target Network
qingmuluoyang的博客
06-24 2327
DQN; Evaluation Network(评估网络)和Target Network(目标网络)
目标网络的评估模式：target_dqn.eval()
YHKKun的博客
04-08 433
如果在进行模型评估或测试时没有将模型设置为评估模式，那么由于Dropout层或BatchNormalization层的行为差异，可能会得到不一致或不可预测的结果。但在评估模式下，Dropout层不会丢弃任何元素，而是会对所有元素进行缩放，以确保输出的总和与训练模式下相同（在统计意义上）。是一个重要的函数调用，它涉及到模型的两种模式：训练模式（train mode）和评估模式（evaluation mode，或者称为推理模式 inference mode）。的作用是将目标DQN网络设置为评估模式。
深度强化学习-DQN
qq_46013251的博客
09-14 1075
Human-level control through deep reinforcement learning论文阅读方法模型架构算法深度 Q-网络的训练算法源码解读 论文阅读 尽管强化学习智能体已经在许多领域取得了一些成功，其适用性先前被限制在有用的特征可以手工提取，或者完全观测、低维状态空间的领域。这里我们使用最近在训练深度神经网络取得的进展来研发一个新型的人工智能体，叫作深度 Q-网络，其可以直接从高维感知输入中使用端到端强化学习来学到成功的策略。 我们开始于创建一个单一的算法，其可以在许多具有挑战性
【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案
pprp的博客
11-02 2826
【DataWhale打卡】第四次任务，主要是重新学习一下李宏毅的Q-learning部分的知识，推导很多。之前看的时候就是简单过了一遍，很多细节没有清楚。这篇笔记包括了李宏毅深度强化学习三个视频长度的内容。 文章目录1. 概念/解释2. Value Function3. State-Action Value Function4. TIP: Target Network5. TIP: Exploration6. TIP: Experience Replay7. DQN7.1. Double DQN7.2 D
强化学习—— Target Network & Double DQN（解决高估问题，overestimate）
Cyrus_May的博客
04-10 2704
强化学习—— Target Network & Double DQN（解决高估问题，overestimate）1TD算法2. 高估问题2.1 Maximization2.1.1 数学解释2.1.2 动作价值函数的高估2.2 Bootstrapping2.3 高估是否有害3. 高估的解决方案3.1 Target Network3.1.1 Target Network的结构3.1.2 学习方式3.2 Double DQN4. 总结 1TD算法 TD Target：yt=rt+maxaQ(st+1,a
强化学习 DQN算法
weixin_45193103的博客
06-01 2967
强化学习算法可以分为三大类：（1）value based,（2） policy based 和 （3）actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。说到DQN中有值函数网络，这里简单介绍一下强化学习中的一个概念，叫值函数近似。在基本概念这篇中有讲过，一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(
【DQN高级技巧2】DQN高估问题：Target Network和Double DQN
qq_44319285的博客
10-17 656
DQN高级技巧：高估问题
深度强化学习（Double DQN）
YuZhou的博客
11-28 566
深度强化学习（Double DQN）
【强化学习-11】Target network & Double DQN
HsinglukLiu的博客
01-28 524
Target network & Double DQNTarget network & Double DQNTarget NetworkDouble DQN 本笔记整理自 (作者: Shusen Wang): https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx?from=search&seid=18272266068137655483&spm_id_from=333.337.0.0 Target network & Double D
DQN笔记：高估问题 & target network & Double DQN
qq_40206371的博客
05-26 5490
Q 学习算法有一个缺陷：用 Q 学习训练出的 DQN 会高估真实的价值，而且高估通常是非均匀的。 这个缺陷导致 DQN 的表现很差。 高估问题并不是 DQN 本身的缺陷，而是训练 DQN 用的 Q 学习算法的缺陷。 1 自举（bootstrapping）导致的偏差传播 1.1 DQN参数更新（回顾） Q-learning 算法每次从经验回放数组 (Replay Buffffer) 中抽取一个四元组。然后执行以下步骤，对 DQN 的参数做一轮更新： 1，计算TD目标 ——&...
强化学习算法DQN：算法简介、创新点：回放机制&target-network、伪代码、算法理解、代码实现、tensorboard展示网络结构
我的AI笔记
07-19 7952
！
深度强化学习——DQN
草帽BOY的博客
06-05 11万+
DQN（Deep Q-Learning）可谓是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的开山之作，是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（ Action ）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法。
1.处理分类问题常用算法
qq_26496077的博客
03-14 5432
交叉熵公式与相对熵公式、互信息 交叉熵公式: LR(logistic regression逻辑回归) 主要用于二分类 以样本特征的线形组合作为自变量,使用logistic函数(sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,从而从训练数据学习出一个0/1分类模型. 逻辑回归怎么实现多分类 修改逻辑回归的损失函数,使用softmax函数构造模型解决多分类问题,softmax分类模型会有...
【强化学习】Deep Q Network(DQN)算法详解
shura的技术空间
06-20 11万+
DQN（Deep Q-Learning）是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合，实现了从感知到动作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戏的话简直6的飞起，其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了。当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话，使用DQN是一种很好的选择 1、算法思想 DQN与Qleanring类似...
强化学习—DQN算法原理详解
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binbigdata的博客
01-23 18万+
强化学习—DQN算法原理详解 一、 概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。 说到DQN中有值函数网络，...
判断ceph osd 节点磁盘异常
最新发布
呼吸
12-25 263
refresh 是异步刷新，等待五分钟，再执行一次，没有刷新的磁盘是异常的。比如 ceph01 上的两个磁盘没有按时刷新。ceph-volume inventory 是用来获取当前节点所有可用磁盘清单的命令 ，会显示当前节点异常的磁盘。1 执行 ceph orch device ls --refresh。2 执行 ceph-volume inventory。
dueling dqn和double dqn对比
11-08
Dueling DQN和Double DQN都是对DQN的改进算法，在处理高维输入数据时各有特点。 从算法原理来看，Double DQN是对DQN的目标值计算形式进行改动。DQN的目标值公式为$Q_*(s,a)=r + \gamma max[Q(s',a')]$，而Double ...
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