Dueling DQN

最新推荐文章于 2025-04-11 21:33:19 发布
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分类专栏： RL
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf

Dueling DQN 使用了一种新的神经网络结构。Dueling 网络有两个独立的估计量：

  1. 状态值函数的估计量
  2. 依赖状态的动作优势函数的估计量

这种分解的主要好处是在不改变底层强化学习算法的情况下，将学习泛化到多个动作。

在这里插入图片描述

定义了新的优势函数：
在这里插入图片描述
值函数 V 衡量的是特定状态 s 有多好，动作值函数 Q 衡量的是在这个状态下选择某一动作的值。优势函数是 Q 减去 V 的值，得到的是每个动作重要性的相对度量。

上图给出了 Dueling 网络的结构，可见，最后的全连接层是有两个分支组成（一支输出标量的 V 值，另一支输出向量 A），最后的输出是两者的相加。使用优势函数的定义，可以得到 Q 值的表示方式：

在这里插入图片描述

由于给定一个Q，无法给出一个唯一的 V 和 A 。强制使得优势函数估计器在选择的动作上具有零优势，公式修改为：
在这里插入图片描述

另外，可以使用均值替代 max 操作：

在这里插入图片描述

一切皆是映射：DQN的改进算法：从Double DQN到Dueling DQN
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Duling DQN
08-20
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02-25 1781
此外，通过使用一些技巧，如目标网络和经验回放，可以进一步减少过度估计的影响，提高算法的性能和稳定性。总之，Dueling DQN 的优势在于它通过分离状态价值和动作优势，提高了网络的计算效率、稳定性和学习能力。总的来说，Dueling DQN 的优势之一是潜在地解决了过度估计问题，使得算法更适合应对复杂的强化学习任务，提高了学习的效率和稳定性。Dueling DQN 的核心优势和改进之一是它引入了状态价值和动作优势的分离，这种分离带来了多个好处，有助于提高深度 Q 网络（DQN）的性能。
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Network）详解-ChatGPT4o作答
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强化学习之Dueling DQN
小星AI
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