D3QN论文
时间: 2025-04-25 15:33:43 浏览: 32
### D3QN算法研究论文
双深度Q网络(D3QN, Double Deep Q-Network)作为强化学习领域的重要进展之一,在多个方面改进了原始的DQN模型。具体来说,通过引入两个独立的价值函数估计器来减少过估计偏差,从而提高了决策过程中的稳定性与准确性[^1]。
对于希望深入了解D3QN的研究者而言,《Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning》这篇文献提供了该方法最初的理论框架及其验证实验设计。此文章不仅阐述了如何利用双重网络结构解决传统单网架构中存在的目标值高估问题,还展示了其在Atari游戏测试集上的性能提升情况。
此外,《Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning》进一步融合了多种优化技术到基于DQN的基础之上,其中包括D3QN的核心思想——即采用分离的目标网络更新机制以增强训练效率和效果评估精度。尽管这不是一篇专门针对D3QN的文章,但它确实包含了这一重要组件并讨论了更多现代RL实践中常见的改进措施。
为了获取更全面的理解以及最新的研究成果,建议关注各大国际顶级会议如NeurIPS、ICML发布的最新论文列表;这些平台经常会有围绕着D3QN以及其他变体展开的新颖探索成果发布。
```python
import gym
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from rl.agents.dqn import DQNAgent
from rl.policy import EpsGreedyQPolicy
from rl.memory import SequentialMemory
env = gym.make('CartPole-v0')
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(env.action_space.n))
model.add(Activation('linear'))
memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1)
policy = EpsGreedyQPolicy()
dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10,
target_model_update=1e-2, policy=policy)
dqn.compile(optimizer='adam', metrics=['mae'])
history = dqn.fit(env, nb_steps=50000, visualize=False, verbose=2)
```
阅读全文
相关推荐









