Dueling DQN

[강화학습] Dueling Double Deep Q Learning(DDDQN / Dueling DQN / D3QN)

Dueling Double DQN https://arxiv.org/pdf/1509.06461.pdf https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf Double DQN DQN에서 reward를 과대 평가하는 문제가 있음. Q Value가 agent가 실제보다 높은 리턴을 받을 것이라고 생각하는 경향 ⇒ Q learning update 방정식에 다음 상태(state)에 대한 Q value 최대값이 존재하기 때문 Q 값에 대한 max 연산은 편향을 최대화한다. 환경의 최대 true value가 0인데 agent가 추정하는 최대 true value가 양수인 경우에 성능 저하 해결을 위해 두 개의 network 사용. Q Next : action selection → 다음 액션으로 가장 좋은 ..

[강화학습] gym으로 강화학습 custom 환경 생성부터 Dueling DDQN 학습까지

인터넷을 다 뒤져봤는데 강화학습을 gym에서 제공하는 게임 agent 사용해서 하는 예제는 육천만 개고 커스텀해서 학습을 하는 예제는 단 한 개 있었다. 이제 막 공부를 시작하는 사람들에게 도움이 되었으면 하는 마음으로 간단하게 써보고자 한다. 1. Gym의 Env 구조 살펴보기 꼭 그래야하는 것은 아니지만(밑바닥부터 구현하는 방법도 있긴 하다) 어쨌든 gym 라이브러리의 environment 구조를 기반으로 해서 구현해볼 것이다. !pip install gym gym 라이브러리의 env 구조는 대충 아래와 같다. site-packages/gym/core.py 에서 직접 볼 수 있다. class Env(Generic[ObsType, ActType]):m.Generator] = None """ The ma..