什么是double dqn
时间: 2023-10-15 10:06:22 浏览: 43
Double DQN(Double Deep Q-Network)是深度 Q 网络的一种改进算法,用于解决深度 Q 网络中的过度估计问题(overestimation problem)。在标准的深度 Q 网络中,用于计算 Q 值的目标网络和行动选择网络是相同的,这可能导致 Q 值的过度估计。Double DQN 通过使用两个网络,一个用于选择行动,另一个用于估计 Q 值,来解决这个问题。具体而言,Double DQN 从目标网络中选择最大 Q 值对应的行动,然后用行动选择网络估计该行动的 Q 值,从而减少了过度估计的可能性。这种技巧被证明可以提高深度 Q 网络的性能,尤其是在处理大型状态空间和高维行动空间的问题时。
相关问题
Double DQN
Double DQN(双重DQN)是对DQN算法的改进,主要解决了DQN算法中的过估计问题。在DQN算法中,使用一个神经网络来估计动作的价值,但是这种估计容易过高估计某些动作的价值。Double DQN通过使用两个独立的动作价值估计网络来解决这个问题。其中一个网络用于选择最佳动作,而另一个网络用于评估这个动作的价值。这样,通过将两个网络的输出结合起来,可以减少过估计的问题。[1][3]
Double DQN的伪代码与DQN算法基本一致,只是在目标值的计算方法上有所改变。通过使用两个独立的网络,分别计算最佳动作和评估动作的价值,可以消除偏差。在训练过程中,这两个网络需要逐渐更新。[2][3]
总的来说,Double DQN算法是对DQN算法的改进,通过使用两个独立的网络来减少过估计问题,提高了决策能力和累计奖励。
double dqn
Double DQN是Deep Q-Networks(DQN)算法的一种改进,其主要思想是解决DQN算法中高估Q值的问题。在传统的DQN算法中,使用同一神经网络同时估计当前状态下所有动作的Q值,这会导致某些状态下的Q值被高估,因为它们与当前策略产生的数据存在一定的相关性。为了解决这个问题,Double DQN算法引入了一个额外的神经网络,用于选择下一个状态中最优的动作。具体来说,该算法利用当前神经网络选择最优动作,而用额外的神经网络估计该最优动作的Q值。这样可以有效地减少高估Q值的情况,并提高算法的性能。
相关推荐
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)