问题阐述 1.1 过估计问题现象 Q-learning算法在低维状态下的成功以及DQN和target DQN的效果已经很好了，但是人们发现了一个问题就是之前的Q-learning、DQN算法都会过高估计...DQN算法非常重要的两个元素是“经验回放”和“目标网络”，通常情况下，DQN算法更新是利用目标网络的参数 ,它每个 步更新一次，其数学表示为： 上述的标准的Q-learning学习和DQN中均使用了...，Double DQN则使用了DQN的思想，直接利用目标网络（）进行更新。...以上基本上是本论文的内容，下面我们借助实验进行code的Double DQN算法。其实本部分的复现只是将更新的DQN的目标函数换一下。对于论文中的多项式拟合并不做复现。 3....算法和DQN算法的区别。
DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN？...DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法，其核心思想是利用神经网络来近似Q-value函数，从而学习最优策略。...DQN的原理 DQN的核心是Q-learning算法和深度神经网络的结合。...使用Python实现DQN 接下来，我们将使用Python和PyTorch库来实现一个简单的DQN算法，并应用于一个简单的环境中。...通过本文的介绍，相信读者已经对DQN这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用DQN算法。祝大家学习进步！
Double-DQN原文：https://arxiv.org/pdf/1509.06461v3.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice.../tree/master/Double-DQN-demo 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...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： ?...为了避免这种情况的出现，我们可以对选择和衡量进行解耦，从而就有了双Q学习，在Double DQN中，q-target的计算基于如下的公式： ?...接下来，我们重点看一下我们Double-DQN相关的代码。
# -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File...Name : DQN Description : AIM: 强化学习 Functions: 1....Envs : python == pip install -i h
这个算法就是著名的 DQN 算法，DQN 是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，本文将对DQN及其变种进行简单的讨论。...DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数； DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程； DQN独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 下面，我们对这三个方面做简要介绍。 1 ....DQN利用卷积神经网络逼近行为值函数。 如图2所示为DQN的行为值函数逼近网络。与线性逼近不同，线性逼近指值函数由一组基函数和一组与之对应的参数相乘得到，值函数是参数的线性函数。...最后我们给出DQN的伪代码，如图5所示。 ? 图5 DQN的伪代码 下面我们对DQN的伪代码逐行说明。...Double DQN 上面我们讲了第一个深度强化学习方法DQN，DQN的框架仍然是Qlearning。DQN只是利用了卷积神经网络表示动作值函数，并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。
1.前言 本篇教程是基于Deep Q network(DQN)的教程，缩减了在DQN方面的介绍，着重强调Double DQN和DQN的不同之处。...接下来我们说说为什么会有Double DQN这种算法，所以我们从Double DQN相对于Natural DQN（传统DQN）的优势说起。...所以Double DQN的想法就是引入另一个神经网络来打消一些最大误差的影响。而DQN中本来就有两个神经网络，所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。...2.1更新方法 这里的代码都是基于之前的DQN中的代码，在RL_brain中，我们将class的名字改成DoubleDQN，为了对比Natural DQN，我们也保留原来大部分的DQN的代码。...我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN，为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在 DQN 代码中的这一句:
比起之前DQN中，这个reward定义更加准确。如果使用这种reward定义方式，可以想象Natural DQN会花很长时间学习。...为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在DQN代码中的这一句：self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) ?...搭建神经网络时，我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights，这个正是刚刚算法中提到的Importance-Sampling Weights，用来恢复被Prioritized...self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval)) 因为和Natural DQN...learn（）部分的改变也在如下展示： 1class DQNPrioritizedReplay: 2 def learn(self): 3 ... 4 # 相对于 DQN
上一篇讲了什么是 DQN，今天来看看如何用代码实现： ?...首先我们需要建立一个 DQN agent： import gym from collections import deque class DQNAgent(): def __init__(self
figure = Figure(data=data, layout=layout) iplot(figure) 这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数，该函数使用Python...dqn, total_losses, total_rewards = train_dqn(Environment(train), epoch_num=25) 这段代码使用来自指定环境的训练数据(使用train_dqn...DQN。...总结 让我们对传统的 Deep Q-Network (DQN), Double DQN, Dueling DQN 和 Dueling Double DQN 进行对比总结，看看它们各自的特点和优劣势。...复杂性：Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂，需要更多的实现和理解成本，但也带来了更好的性能。
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数...深度Q网络（deep Q-network，DQN）是指基于深度学习的Q学习算法，主要结合了价值函数近似与神经网络技术，并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。...第一个技巧是双深度Q网络（double DQN，DDQN）。为什么要有DDQN呢？因为在实现上，Q 值往往是被高估的。...7.2 竞争深度Q网络 第二个技巧是竞争深度Q网络（dueling DQN），相较于原来的 深度Q网络，它唯一的差别是改变了网络的架构。Q网络输入状态，输出的是每一个动作的 Q 值。...噪声深度Q网络（noisy DQN）比DQN的性能好很多。紫色的线代表 DDQN，DDQN 还挺有效的。
这篇用到的DQN则属于值函数网络，在这一大类里又可以分为：状态值函数和状态-动作值函数，DQN属于后者，即用神经网络去模拟在给定状态s和动作a的情况下，回报的期望。...(), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() DQN
对应的算法是Prioritized Replay DQN。 ...Prioritized Replay DQN之前算法的问题 在Prioritized Replay DQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如Nature DQN， DDQN等，他们都是通过经验回放来采样...Prioritized Replay DQN算法的建模 Prioritized Replay DQN根据每个样本的TD误差绝对值$|\delta(t)|$，给定该样本的优先级正比于$|\delta...由于引入了经验回放的优先级，那么Prioritized Replay DQN的经验回放池和之前的其他DQN算法的经验回放池就不一样了。因为这个优先级大小会影响它被采样的概率。...下一篇我们讨论DQN家族的另一个优化算法Duel DQN，它将价值Q分解为两部分，第一部分是仅仅受状态但不受动作影响的部分，第二部分才是同时受状态和动作影响的部分，算法的效果也很好。
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。...Dueling DQN网络结构 由于Q网络的价值函数被分为两部分，因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。...DQN总结 DQN系列我花了5篇来讲解，一共5个前后有关联的算法：DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling...DQN。...当然DQN家族的算法远远不止这些，还有一些其他的DQN算法我没有详细介绍，比如使用一些较复杂的CNN和RNN网络来提高DQN的表达能力，又比如改进探索状态空间的方法等，主要是在DQN的基础上持续优化。
前言 在本专栏【强化学习】理论知识整理汇总中提到了DQN的原理和创新点，本篇来通过Flappy Bird这个游戏实例来分析DQN的代码构成。...代码解读 我将通过主程序main.py的运行流程来简要分析DQN的运行机制。...图片来自强化学习—DQN训练计算机玩Flappy Bird游戏 可以看到，这里的网络使用了连续三个卷积层+两个全连接层的形式。最后输出为2个值，即动作选择。...理论介绍时提到，DQN的一大特点就是设置了数据库，后续的每次训练从数据库中抽取数据。...通过代码，能够对DQN有进一步的认识。
今天我们会将我们上一篇文章讲解的DQN的理论进行实战，实战的背景目前仍然是探险者上天堂游戏，不过在下一次开始我们会使用OpenAI gym的环境库，玩任何我们想玩的游戏。 算法公式 ?...DQN与环境交互部分 这里没有太多需要说明的，就是按照算法流程编写。...1from maze_env import Maze 2from DQN_modified import DeepQNetwork 3 4 5def run_maze(): 6 step...env.reset() 10 11 while True: 12 # 刷新环境 13 env.render() 14 15 # DQN...这是因为DQN中的input数据是一步步改变的，而且会根据学习情况，获取到不同的数据，所以这并不像一般的监督学习，DQN的cost曲线就会有所不同了。
DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied...Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。...这就是 Nature DQN 的改进。 3 DQN 有什么问题？还可以如何改进？ 在 Nature DQN 出来之后，肯定很多人在思考如何改进它。那么 DQN 有什么问题呢？...4 Double DQN，Prioritised Replay，Dueling Network 三大改进 大幅度提升 DQN 玩 Atari 性能的主要就是 Double DQN，Prioritised...可能原因在于，问题过于简单，所以 DQN、Nature-DQN 在样本不大的情况下效果不如 Q-Learning。 不过此次实验也说明了 Nature-DQN 相比于 DQN 确实有所改进。
表格型方法存储的状态数量有限，当面对围棋或机器人控制这类有数不清的状态的环境时，表格型方法在存储和查找效率上都受局限，DQN的提出解决了这一局限，使用神经网络来近似替代Q表格。...本质上DQN还是一个Q-learning算法，更新方式一致。为了更好的探索环境，同样的也采用epsilon-greedy方法训练。...在Q-learning的基础上，DQN提出了两个技巧使得Q网络的更新迭代更稳定。...二，定义Agent DQN的核心思想为使用一个神经网络来近似替代Q表格。 Model: 模型结构, 负责拟合函数 Q(s,a)。主要实现forward方法。...288.5 五，保存Agent torch.save(agent.state_dict(),'dqn_agent.pt')
本文将详细介绍如何使用Python实现DQN，主要包括以下几个方面：强化学习简介DQN算法简介环境搭建DQN模型实现模型训练与评估1....DQN算法简介DQN结合了Q-learning和深度神经网络，使用神经网络逼近Q函数。Q函数用于估计在某一状态下采取某一动作的价值。...首先，安装必要的Python库：pip install gym numpy tensorflow3.1 创建环境我们将使用经典的CartPole环境作为示例。...模型训练与评估5.1 训练DQN模型我们将训练DQN模型，使其能够在CartPole环境中学会保持平衡。...print(f"Test Episode: {e}/{10}, Score: {time}") breakenv.close()总结本文详细介绍了如何使用Python
本文包含一些修改强化学习算法实现的最佳实践方法以及 DQN 发布的一些细节内容。...这又会带来这方面的问题：在 Seaquest 运行 DQN 算法时，我们注意到我们的部署表现很差。...在 TensorFlow 中使用 compute_gradients (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/GradientDescentOptimizer...Deep Q-Learning 我们用的是 Python 3 和 TensorFlow。...-1 --model-dir /tmp/models python -m baselines.deepq.experiments.atari.enjoy --model-dir /tmp/models/
前面我们有一篇文章介绍了 q learning， 也用 Deep Q Network 做了一个小游戏， 但是还没有详细的讲DQN的理论，今天我们就来看一下它的概念。...将 Q learning 和深度神经网络相结合就是 DQN ? 例如我们有一个深度神经网络， 它的输入是给定环境下的状态， 它的输出是这个状态时可以采取的每个行动的 q 值。...很多 DQN 只是一些卷积层后面跟着一个全连接层，全连接层的输出就是每个行为的q值。...simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-4-deep-q-networks-and-beyond-8438a3e2b8df https://medium.com/@jonathan_hui/rl-dqn-deep-q-network-e207751f7ae4
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