算法原理：
Q(s,a;θ,α,β)=V(s;θ,β)+(A(s,a;θ,α)−maxa′∈∣A∣A(s,a′;θ,α)). \begin{gathered}Q(s,a;\theta,\alpha,\beta)=V(s;\theta,\beta)+\left(A(s,a;\theta,\alpha)-\max_{a'\in|\mathcal{A}|}A(s,a';\theta,\alpha)\right).\end{gathered} Q(s,a;θ,α,β)=V(s;θ,β)+
dueling network原理和实现
最新推荐文章于 2024-08-02 11:14:30 发布
本文介绍了DuelingNetwork如何改进Q-learning算法，通过分离价值函数V和优势函数A，优化了Q值估计。代码展示了如何将DQN的网络结构转换为DuelingNetwork形式，用于处理策略网络。涉及的优化技术包括优先级经验回放、DoubleDQN和多步TD。
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