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1废话这篇论文就是介绍我们常说的DuelingDQN，在我心中一直以为和DoubleDQN是平行的两种技术，所以也没怎么想就看这篇论文了，但是看了才发现，原来这篇论文中提到了DoubleDQN，而且可以应用于DoubleDQN，而且同时还用到的...
论文地址#.DuelingDQN.笔记#.基本思路就是Q(s,a)的值既和state有关，又和action有关。.但是两种"有关"的程度不一样，或者说影响力不一样。.对于Q(s,a)我们希望它能反应出两个方面的差异。.对于当前状态s,能够很好的区分不同action的影响.对于不同状态s...
读论文DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningICMl2016的最佳论文有三篇，其中两篇花落deepmind，而DavidSilver连续两年都做了deepreinforcementlearning的专题演讲，加上Alphago的划时代的表现，deepmind风…
联系方式：860122112@qq深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。一、DDQN论文（Hasselt等人）发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值，而且估计误差会随Action的个数增加而增加。
摘要本文主要介绍DQN算法的基本原理，以及在它基础上改进的DDQN和DuelingDQN，介绍完后会结合对应的PARL代码进行解析说明（PARL是一个高性能、灵活的强化学习框架）。三篇相关的论文地址如下，接下去的三个小节会围绕这三篇论文的...
DeepRL系列(10):DuelingDQN(DDQN)原理及实现.JQWang2048.主要研究深度强化学习、优化理论、深度学习等.10人赞同了该文章.本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章（获得BestPaper奖），第一作者ZiyuWang（第四作HadoVanHasselt就是前几篇文章#DoubleQ-learning#，DoubleDQN的...
DuelingDQN框架：.底层依然是DQN中的卷积神经网络。.最后一层并不是DQN中的单独的序列全连接层，而是分成图中的两个分离的序列（控制流），因此DuelingDQN可以分别对值函数和优势函数进行估计。.最后，这两个控制流通过一个特殊设计的结构(aspecial...
DuelingDQN—一种简单有效提高DQN效果的方法1.前言关于DQN我们还会讲最后一种升级办法，我们只需要稍微改动DQN中的神经网络的结构，就能大幅提升学习效果，加速收敛，这种新方法叫做DuelingDQN。用一句话概括DuelingDQN就是：它将每一个...
原文地址作者：刘建平在PrioritizedReplayDQN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，DuelingDQN。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DuelingDQN的论文
由前面论文笔记，DuelingDQN是针对DQN的一个改进；所以在DQN的代码基础上，我们可以轻松的实现DuelingDQN。DQN代码：深度强化学习：代码实现深度Q网络DQN-知乎专栏DuelingDQN代码笔记：DuelingDQN《DuelingN…
1废话这篇论文就是介绍我们常说的DuelingDQN，在我心中一直以为和DoubleDQN是平行的两种技术，所以也没怎么想就看这篇论文了，但是看了才发现，原来这篇论文中提到了DoubleDQN，而且可以应用于DoubleDQN，而且同时还用到的...
论文地址#.DuelingDQN.笔记#.基本思路就是Q(s,a)的值既和state有关，又和action有关。.但是两种"有关"的程度不一样，或者说影响力不一样。.对于Q(s,a)我们希望它能反应出两个方面的差异。.对于当前状态s,能够很好的区分不同action的影响.对于不同状态s...
读论文DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningICMl2016的最佳论文有三篇，其中两篇花落deepmind，而DavidSilver连续两年都做了deepreinforcementlearning的专题演讲，加上Alphago的划时代的表现，deepmind风…
联系方式：860122112@qq深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。一、DDQN论文（Hasselt等人）发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值，而且估计误差会随Action的个数增加而增加。
摘要本文主要介绍DQN算法的基本原理，以及在它基础上改进的DDQN和DuelingDQN，介绍完后会结合对应的PARL代码进行解析说明（PARL是一个高性能、灵活的强化学习框架）。三篇相关的论文地址如下，接下去的三个小节会围绕这三篇论文的...
DeepRL系列(10):DuelingDQN(DDQN)原理及实现.JQWang2048.主要研究深度强化学习、优化理论、深度学习等.10人赞同了该文章.本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章（获得BestPaper奖），第一作者ZiyuWang（第四作HadoVanHasselt就是前几篇文章#DoubleQ-learning#，DoubleDQN的...
DuelingDQN框架：.底层依然是DQN中的卷积神经网络。.最后一层并不是DQN中的单独的序列全连接层，而是分成图中的两个分离的序列（控制流），因此DuelingDQN可以分别对值函数和优势函数进行估计。.最后，这两个控制流通过一个特殊设计的结构(aspecial...
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原文地址作者：刘建平在PrioritizedReplayDQN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，DuelingDQN。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DuelingDQN的论文
由前面论文笔记，DuelingDQN是针对DQN的一个改进；所以在DQN的代码基础上，我们可以轻松的实现DuelingDQN。DQN代码：深度强化学习：代码实现深度Q网络DQN-知乎专栏DuelingDQN代码笔记：DuelingDQN《DuelingN…
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