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The dueling network architecture now considers the action value function as the combination of the value and the advantage functions. The paper first starts with the addition of value and advantage but that had an issue of identifiability (adding some constant to value and subtracting same from advantage results in same Q value).
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning. This paper presents a new neural network architecture for model-free reinforcement learning that leads to better policy evaluation in the presence of many similar-valued actions and enables the RL agent to outperform the state-of-the-art on the Atari 2600 domain. Expand.
6 de feb. de 2021 · Dueling Networkは強化学習では珍しくネットワーク構造を工夫した手法です。Dueling-networkアーキテクチャではQネットワークが出力する"状態価値 V(s)" と "アドバンテージ A(s, a)" の和をとったものをQ(s, a)とします。*3. Dueling-network論文の図に注釈をつけたもの
3 de feb. de 2019 · Dueling Network の結果がこれ。 この課題だともう学習後の上手さの違いなどはよくわからない。 上記の本では Dueling Network を使うと少ない試行数でも学習が進むという話が書いてあったけどそのような傾向は見られなかった。
The dueling network has two streams to separately estimate (scalar) state-value and the advantages for each action; the green output module implements equation ( 9) to combine them. Both networks output Q 𝑄 Q -values for each action. The proposed network architecture, which we name the dueling architecture, explicitly separates the ...
28 de nov. de 2021 · Dueling DQN通过引入独特的Dueling Network架构，成功地将Q值分解为状态值函数和优势函数，有效提升了深度强化学习在复杂环境下的学习效率和性能。尽管存在一些局限性，如对特定Q值分解假设的依赖、优势函数估算难度等，但其在众多实际应用中展现出的强大能力，证明了该算法的有效性和实用性。
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