dqn系列梳理_强化学习:DQN与Double DQN讨论
时间: 2023-11-05 20:41:54 浏览: 70
DQN(Deep Q-Network)是一种基于深度学习的强化学习算法,它使用神经网络来估计Q值函数,并采用经验回放和目标网络来优化训练过程。DQN算法的主要思想是通过不断地更新Q值函数,找到最优的行动策略,从而实现最大化累积奖励的目标。
Double DQN(Double Deep Q-Network)是对DQN算法的改进,它通过解决DQN算法中过高估计Q值函数的问题,提高了算法的性能。在DQN算法中,Q值函数的更新是通过使用一个固定的目标网络来计算目标Q值来完成的。然而,在实际应用中,这种方法容易导致Q值函数的过高估计,从而影响算法的性能。
为了解决这个问题,Double DQN算法提出了一种新的更新策略,即使用当前Q值网络来选择最佳行动,然后使用目标Q值网络来计算该行动的Q值。这种方法可以有效地减少Q值函数的过高估计,并提高算法的性能。
总的来说,DQN算法和Double DQN算法都是强化学习领域中比较流行的算法,它们都使用神经网络来估计Q值函数,并采用经验回放和目标网络来优化训练过程。在实际应用中,Double DQN算法相对于DQN算法具有更好的性能,因为它可以减少Q值函数的过高估计,并提高算法的稳定性和收敛速度。
相关问题
DQN用户一轮一轮训练强化学习收敛
DQN用户一轮一轮训练强化学习收敛的过程是通过多步回报来增加学习的速度和效率的。在训练过程中,使用n-step return作为目标值来减少更新的方差,提高训练的稳定性和效果。每轮训练结束后,需要通过梯度下降更新参数,更新次数为本轮训练的步数。如果希望每轮训练结束后将记忆中的所有数据都用来训练,可以设置记忆容量为本轮训练的步数乘以批量大小。\[1\]\[2\]
DQN的收敛性也受到一些因素的影响。首先,DRL的样本利用率通常较低,需要大量的训练样本才能使模型的表现达到一定高度。此外,DRL很容易受到环境的过拟合影响,而且算法的稳定性也是一个挑战。然而,一些好用的算法如D3QN、SAC和PPO具有较少的超参数,并且调整这些超参数对训练的影响较小,因此可以更快地收敛并获得较高的得分。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [强化学习之multi-step DQN](https://blog.csdn.net/qq_45889056/article/details/130621187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [深度强化学习DRL训练指南和现存问题(D3QN(Dueling Double DQN))](https://blog.csdn.net/qq_28838891/article/details/127723239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
dqn算法与double DQN算法的区别
DQN算法是一种深度强化学习算法,它使用神经网络来估计Q值函数,通过不断地更新神经网络参数来优化策略。而Double DQN算法是在DQN算法的基础上进行的改进,主要是解决了DQN算法中过高估计Q值的问题。具体来说,Double DQN算法使用一个神经网络来选择动作,另一个神经网络来评估这个动作的价值,这样可以减少过高估计Q值的情况。因此,Double DQN算法相对于DQN算法来说,更加准确和稳定。
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