【强化学习】DQN类算法的一些理解

news2024/11/15 4:38:54

一、DQN算法为什么要使用两个网络?

DQN算法通常包含两个网络:一个是评估网络training_network,另一个是目标网络target_network。这两个网络的结构和初始权重是相同的,但它们的权重是不同步更新的。使用两个网络的原因是为了稳定学习过程。在DQN算法中,目标网络的权重是定期从评估网络网络复制的,但更新的频率远低于评估网络网络。这种做法有助于减少目标Q值(即预期的回报)与当前Q值(即实际的回报)之间的相关性,从而减少了学习过程中的波动性。

DQN使用training_network来计算q_values,而使用target_network计算next_q_values。

q_values:

  • q_values代表在当前状态下采取实际执行的动作所对应的Q值。
  • 这些Q值是通过training_network计算得到,因为training_network是实时更新的,它反映了最新的策略或价值估计。
  • 在给定的状态state_batch下,通过training_network计算所有可能动作的Q值,然后使用gather函数根据实际采取的动作action_batch来选择对应的Q值。

next_q_values:

  • next_q_values代表在下一个状态(next_state_batch)下可能获得的最高Q值。
  • 这些Q值是通过target_network计算得到的。由于目标网络的权重更新频率较低,它提供了一个更稳定的目标来更新主网络。
  • 使用.max(1)[0]是为了从目标网络输出的Q值矩阵中找到每个状态对应的最大Q值,这代表了在该状态下可能获得的最高预期回报。

如果我们想获取在给定state下的一个动作,我们只需要将state喂给神经网络,然后它返回给我们所有的q_values。我们选择最大的Q_value,然后选择和最大Q_value关联的动作。

参考资料:【无聊问题之】DQN算法为什么要使用两个网络(主网络和目标网络)_dqn为什么两个q网络-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1679470.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【数组中重复的数据】leetcode,python

和上题一样,【找到所有数组中消失的数字】 换个判断条件就行 class Solution:def findDuplicates(self, nums: List[int]) -> List[int]:nlen(nums)for i in nums:x(i-1)%nnums[x]n#只需要替换条件即可return [i1 for i,num in enumerate(nums) if num>(2*n)…

easyx快速入门1

1.基本说明 EasyX 是针对 C 的图形库,可以帮助 C/C 初学者快速上手图形和游戏编程。 比如,可以基于 EasyX 图形库很快的用几何图形画一个房子,或者一辆移动的小车,可以编写俄罗斯方块、贪吃蛇、黑白棋等小游戏,可以练…

公共命名空间和RHP

概述 RHP的全称是:the little Robot that Helped me Program,帮我编程序的小机器人。 RHP必然存在,C语言的宏、C的模板,都是RHP;更复杂的例子,是lex和yacc,它们是制作程序的程序,也…

YOLOv9训练自己的数据集:最新最详细教程

一、代码及论文链接: 代码链接:https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.13616 二、使用步骤 1.1 虚拟环境配置 创建一个虚拟环境用于单独对yolov9的环境进行配置: conda crea…

Latex问题1

问题 添加bib文件的引用后 \bibliographystyle{IEEEtran} \bibliography{IEEEabrv}之后,出现莫名其妙的错误,如下 IEEEabrv.bib是我的参考文献的bib文件,CCS_1.tex是我的tex文件,bib文件中的内容为 ARTICLE{1,author{Capponi,…

冥想训练具体方法有哪些|流静冥想

冥想是一种身体的放松和敏锐的警觉性相结合的状态。 每日练习的好处远不止你花在集中注意力的那几分钟。桑托雷利是建在乌斯特的马萨诸塞大学医学院的减压诊所的所长,她也是《自愈》的作者,她说:"冥想是一种工具,通过练习&a…

Python使用asyncio包实现异步编程

1. 异步编程 异步编程是一种编程范式,用于处理程序中需要等待异步操作完成后才能继续执行的情况。异步编程允许程序在执行耗时的操作时不被阻塞,而是在等待操作完成时继续执行其他任务。这对于处理诸如文件 I/O、网络请求、定时器等需要等待的操作非常有…

如何隐藏计算机IP地址,保证隐私安全?

隐藏计算机的IP地址在互联网在线活动种可以保护个人隐私,这是在线活动的一种常见做法,包括隐私问题、安全性和访问限制内容等场景。那么如何做到呢?有很5种方法分享。每种方法都有自己的优点和缺点。 1. 虚拟网络 当您连接到虚拟服务器时,您…

干什么副业好呢?

选择适合自己的副业可以根据个人的兴趣、技能和时间来决定。以下是一些常见的副业选择 1. 在线销售 可以在电商平台上开设自己的网店,销售自己感兴趣的产品,如手工艺品、服装、配饰等。 2. 做任务 网上我还在做的致米宝库,一个月有个一千多…

【go项目01_学习记录12】

代码组织 1 代码结构2 重构与测试2.1 安装测试功能2.2 testify 的常用断言函数 3 表组测试 1 代码结构 所有的代码写在一个main.go文件里面,GO编译器也是可以正常执行的。但是当代码量很庞大时,很难进行维护。 Go Web 程序的代码组织 单文件——反模式…

滑动窗口算法及相关习题

滑动窗口 又叫"同向双指针", left和right指针构成一个窗口 一般可以利用单调性时, 用到滑动窗口 使用: 定义left 0,right 0进窗口判断出窗口 还有一步是更新结果, 在哪一步更新是根据题意的 其中234步循环进行 一. 长度最小的子数组 答案 二.无重复字符的最长…

前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导

目录 一、前馈神经网络FNN 激活函数的使用 二、多层感知机MLP MLP的典型结构 多层感知机MLP的特点 和前馈神经网络FNN的区别 三、传播推导 1、前向传播(Forward propagation) (1)输入层到隐藏层 (2)隐藏层到输出层 2、…

(C语言)队列实现与用队列实现栈

目录 1.队列 1.1队列的概念及结构 1.2 队列的实际应用联想 1.3队列的实现 2. 队列应用——队列实现栈 主要思路 1.队列 1.1队列的概念及结构 队列:只允许在一端进行插入数据操作,在另一端进行删除数据操作的特殊线性表,队列具有先进…

报错:(idea端口被占用)Web server failed to start. Port 9090 was already in use.

cmd里面输入: netstat -ano|findstr "9090" 可以看到pid是9644 然后再打开任务管理器

Redis实战—验证码登录注册

目录 基于Session Controller层 Service层 ServiceImpl层 ​编辑校验登录状态 ThreadLocal 登录拦截器 添加拦截器到Config Controller层实现 基于Redis ServiceImpl 新增刷新拦截器 添加拦截器到Config 基于Session Controller层 /*** 发送手机验证码*/PostMappi…

Docker三剑客从0到1

一、docker三剑客介绍 使用"三剑客"可以帮助我们解决docker host维护,多容器编排部署,多个docker host集群的各个难题。 docker-machine 创建虚拟机 我们知道docker使用了linux的内核技术(namespace 资源隔离,cgroup资源限制等),那么如果我想在windows或Mac系统上…

浅析扩散模型与图像生成【应用篇】(二十五)——Plug-and-Play

25. Plug-and-Play: Diffusion Features for Text-Driven Image-to-Image Translation 该文提出一种文本驱动的图像转换方法,输入一张图像和一个目标文本描述,按照文本描述对输入图像进行转换,得到目标图像。图像转换任务其实本质上属于图像编…

【Flask框架】

6.Flask轻量型框架 6.1Flask简介 python提供的框架中已经写好了一个内置的服务器,服务器中的回应response行和头已经写好,我们只需要自己写显示在客户端,的主体body部分。 ---------------------------------------------------------- Fla…

【Linux】常用指令、热键与权限管理

一、常用指令 (1)ls 功能:列出指定目录下的所有子目录与文件 用法:ls (选项) (目录或文件名) 常用选项: -a:列出目录下的所有文件,包括隐藏…