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强化学习(十二) Dueling DQN

本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement...Dueling DQN网络结构     由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。...Dueling DQN实例     下面我们用一个具体的例子来演示Dueling DQN的应用。仍然使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。...也就是网络结构定义部分,主要的代码如下,一共有两个相同结构的Q网络,每个Q网络都有状态函数和优势函数的定义,以及组合后的Q网络输出,如代码红色部分: def create_Q_network(self...): # input layer self.state_input = tf.placeholder("float", [None, self.state_dim]) # network

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    Siamese Network & Triplet NetWork

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