对于DQN的三大改进 - 这篇讲的好些

最新推荐文章于 2025-04-01 11:57:23 发布
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#人工智能

本文精选了两篇关于人工智能算法的文章，第一篇详细介绍了算法的基础概念与应用实例；第二篇则深入探讨了算法的实际操作技巧及注意事项，对于从事算法开发工作的读者来说，这两篇文章都是不可多得的学习资源。

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可以看这篇文章：

https://blog.youkuaiyun.com/u013236946/article/details/73161586

 

这篇也讲的不错：

https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8110120.html

 

深度强化学习6——DQN的改进方法
谢宜廷的博客
11-06 6584
在上一篇文章我们提到了DQN还存在的问题： 1）目标Q值的计算是否准确？全部通过max Q来计算有没有问题？ 2）随机采样的方法好吗？按道理不同样本的重要性是不一样的。 3）Q值代表状态，动作的价值，那么单独动作价值的评估会不会更准确？ 相应的改进方法是Double DQN、Prioritised Replay DQN、Dueling DQN，下面我们将一一介绍这些方法。 Doub...
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)
迷雾总会解
01-23 1527
本片文章要讲的是训练 Q-learning 的一些 tips：Double DQN，Dueling DQN，Prioritized Reply，Multi-step(Balance between MC and TD)，Noisy Net(on Action vs on Q-function)，Distributional Q-function，Rainbow
DQN及其改进
fjfdg666的博客
04-01 981
st​st1​yt​rt​γ⋅maxa​Qst1​a;w)xi​Qi​xi​Emeani​Qi​)]meani​xi​)Emaxi​Qi​)]≥maxi​xi​)Qst​a;w)Qst1​a;w)a∗aargmax​Qst1​a;w)yt​rt​γ⋅Qst1​a∗;w−)Qst1​a∗。
动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Dueling DQN
与君共勉，一起学习
06-13 4569
之前介绍的 Q-learning、DQN 及 DQN 改进算法都是基于价值（value-based）的方法，其中 Q-learning 是处理有限状态的算法，而 DQN 可以用来解决连续状态的问题。在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学.........
动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN
与君共勉，一起学习
06-05 5245
动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Dueling DQN1. 简介2. Dueling DQN3. Dueling DQN 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jupyter notebook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 之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算
强化学习-----DQN（Deep Q-network）
qq_74722169的博客
04-07 2万+
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习和强化学习的算法，由DeepMind提出，用于解决离散动作空间下的马尔科夫决策过程（MDP）问题。它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。那什么是Q-leaning？可以看上一篇文章Q-learning是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）中的控制问题。
dqn走迷宫matlab-深度强化学习DQN（DeepQNetwork）原理及例子：如何解。。。 深度学习原理.pdf
04-13
DQN（DeepQNetwork）原理及实例解析 DQN（DeepQNetwork）是深度强化学习中的一种重要算法，用于解决复杂的决策问题。该算法结合了深度学习和强化学习，使用神经网络来近似Q函数，从而实现智能体的决策。 Q-...
《DQN算法与Q-learning算法在路径规划中的应用：智能避障的实践与对比》,智能路径规划：DQN算法与Q-learning算法在避障寻径中的对比与应用,DQN算法 Q-learning算法 让红
02-16
《DQN算法与Q-learning算法在路径规划中的应用：智能避障的实践与对比》,智能路径规划：DQN算法与Q-learning算法在避障寻径中的对比与应用,DQN算法 Q-learning算法 让红色方格自己寻找最便捷的路径避开障碍物到达...
MATLAB实现基于DQN-APF深度Q网络（DQN）结合斥力-引力势场法（APF）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
07-28
使用场景及目标：①理解和实现基于DQN-APF的无人机三维路径规划算法；②提升路径规划的实时性和鲁棒性；③构建完整的MATLAB实现框架；④设计合理的状态与动作空间；⑤结合环境奖励机制优化路径规划策略；⑥验证算法...
基于PyTorch的DQN算法实现LunarLander-v2登月小艇精确着陆仿真
04-26
首先构建了一个三层全连接神经网络作为Q网络，用于评估每个状态下采取不同行动的价值。接着实现了经验回放机制，确保训练过程中打破时间序列的相关性，提高泛化能力。训练过程中采用了双网络机制，即策略网络和目标...
第8章 DQN改进算法
qq_45481856的博客
09-06 1186
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之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在DQN的基础上稍加修改，他们能在一定程度上改善DQN的效果。如果读者想要了解更多、更详细的DQN改进方法，可以阅读Rainbow模型的论文机器引用文献。
DQN改进
jinbeibei0606的博客
08-18 354
double DQN学习：http://blog.youkuaiyun.com/u010214210/article/details/53791315
DQN三大改进(二)-Prioritised replay
weixin_34074740的博客
08-27 509
1、背景 这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com/p/10930c371cac。 我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN)： DQN中有两个关键的技术，叫做经验回放和双网络结构。 DQN中的损失函数定义为： 其中，yi也被我们称为q-...
改进DQN算法 Double DQN算法 DuelingDQN算法
oceancoco的博客
11-22 435
第 8 章 DQN 改进算法 8.1 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之后，学术界涌现了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN和Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在DQN的基础上稍加修改，它们能在一定程度上改善DQN的效果。 8.2 Double DQN 普通的DQN算法通常会导致对Q值的过高估计（overestimate）。传统DQN优化的TD误差目标为 r+γ
DQN的多种改进（1）
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B417科研笔记
03-08 3万+
1.N-step DQN N-step DQN的核心是将bellman方程展开，即 Q(st,at)=rt+γrt+1+γ2maxa′Q(st+2,a′)Q(s_t,a_t) = r_t + \gamma r_{t+1} + \gamma^2 max_{a'}Q(s_{t+2},a')Q(st​,at​)=rt​+γrt+1​+γ2maxa′​Q(st+2​,a...
一切皆是映射：DQN算法改进历程与关键技术点
AI天才研究院
11-09 902
《一切皆是映射：DQN算法改进历程与关键技术点》 关键词 DQN算法 经验回放 目标网络 双Q学习 优先经验回放 马尔可夫决策过程
(6-4）Deep Q Network (DQN)算法：DQN的优化与改进
码农三叔
02-19 2321
实例文件Dueling.py的主要实现代码如下所示。
强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现
靡不有初鲜克有终
08-10 8513
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、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有：目标 Q 值（Q Target ）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-Learning中的最大化操作，对于 TD Target： r+γ  
动手学强化学习第八章（DQN改进算法）
qq_47997583的博客
04-30 1956
文章目录第八章：DQN改进算法1.理论部分1.1 Double DQN1.2 Dueling DQN2.实践部分 第八章：DQN改进算法 1.理论部分 本部分主要是double DQN与Dueling DQN 1.1 Double DQN 回顾： 首先回顾一下普通的DQN是如何更新参数的 Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax⁡a′∈AQ(s′,a′)−Q(s,a)] Q(s, a) \leftarrow Q(s, a)+\alpha\left[r+\gamma \max _{a^{\prime} \
DQN算法实现pendulum-v1
05-13
好的，DQN算法是一种比较经典的深度强化学习算法。Pendulum-v1是一个经典的强化学习环境，其中智能体需要控制一个单摆来保持竖直。下面是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤： 1. 确定状态空间、动作空间和奖励函数：在Pendulum-v1环境中，状态空间为一个三维向量，包括单摆的角度、角速度和角加速度。动作空间为一个连续的动作，即施加的扭矩大小。奖励函数为当前状态下的负平方误差。 2. 构建深度神经网络：使用深度神经网络作为Q函数的估计器。神经网络的输入是当前状态，输出是每个动作的Q值。 3. 初始化经验回放缓存：使用经验回放机制来平衡数据的相关性和效率。将所有的经验数据存储在一个缓存池中，每次训练时从中随机采样一批数据进行训练。 4. 进行训练：在每个时间步中，智能体根据当前状态选择一个动作，使用选择的动作与环境进行交互，得到下一个状态和奖励，将这些经验加入经验回放缓存中。然后从经验回放缓存中随机采样一批数据进行训练，并更新深度神经网络的参数。 5. 执行策略：在每个时间步中，根据当前状态和深度神经网络的参数计算出每个动作的Q值，选择具有最大Q值的动作执行。 6. 调整超参数：根据实验效果调整超参数，如神经网络的结构、学习率、折扣因子等。 以上就是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤，需要注意的是，由于动作空间是连续的，所以需要采用一些技巧来处理。比如可以使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法来解决连续动作空间的问题。
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