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11 de abr. de 2018 · 上面是我们传统的DQN，下面是我们的Dueling DQN。. 在原始的DQN中，神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的：. 它分成了这个 state 的值, 加上每个动作在这个 state 上的 advantage。. 我们通过下面这张图来解释一下 ...
12 de sept. de 2022 · Dueling DQN은 DQN의 후속 논문으로 Google DeepMind에서 2016년도에 공개한 논문입니다. DQN에 관련된 내용은 이전 포스팅을 참고하시길 바랍니다. Motivation 기존 DQN에서는 computer vision에서 사용되던 CNN을 이용하여 Q-network를 구성합니다. 만약 기존의 신경망 구조 대신 강화학습에 더 특화된 신경망 구조를 ...
16 de feb. de 2023 · モデルはDQNを改良したDueling Networkを用いる。 DQN（図上）に対して、Dueling Network（図下）は出力側を2つに分離することで、Q関数に対して状態とaction（Advantage）に分けて学習することができます。
DuelingDQN is a DQN variant that is easy to implement and learns faster due to its unique network structure.
这节课介绍 Dueling Network，它是 DQN 网络结构的改进。它把动作价值 Q 分解成状态价值 V 和优势函数 A。价值学习高级技巧：1. 经验回放: https://youtu.be ...
A Stochastic Dueling Network, or SDN, is an architecture for learning a value function V. The SDN learns both V and Q off-policy while maintaining consistency between the two estimates. At each time step it outputs a stochastic estimate of Q and a deterministic estimate of V. Source: Sample Efficient Actor-Critic with Experience Replay.
