2020年7月23日 · Double DQN、Dueling DQN和优先经验回放DQN（PER DQN）都是对原始DQN的改进，各有其优点和适用场景。 Double DQN 通过减少过高估计提高了算法的稳定性； Dueling DQN 通过分离状态价值 和 优势函数更好地评估状态；PER DQN 通过优先采样重要经验加速了学习过程。

2021年12月13日 · 深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。 基于 python 的强化学习 算法 Dueling _ DQN 设计 与 实现

2020年3月16日 · 如何理解Dueling DQN的工作原理呢？ 原文是这么解释的：Dueling DQN可直接学习哪些状态是有价值的。 这个特性非常重要，因为 智能体 在与环境做互动的过程中，有些状态对应的动作对环境没任何影响。

2018年11月8日 · DQN系列我花了5篇来讲解，一共5个前后有关联的算法：DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling DQN。 目前使用的比较主流的是后面三种算法思路，这三种算法思路也是可以混着一起使用的，相互并不排斥。

2017年6月13日 · 深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。 一、DDQN 论文（Hasselt等人） 发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值，而且估计误差会随Action的个数增加而增加。

2021年11月26日 · Dueling network 是一篇来自2015年的论文。 与之前介绍的DRQN不同，这篇论文提出了一个新的 网络架构 ，这个架构不但提高了最终效果，而且还可以和其他的算法相结合以获取更加优异的表现。

本文从网络结构上入手，对现有的算法包括DQN、Double DQN以及PER算法进行了改进。 2. 算法原理和过程. 文中第一章就直接向我们展示了提出的“dueling architectur

2023年5月14日 · 在传统的 DQN 基础上，有两种非常容易实现的变式——Double DQN 和 Dueling DQN，Double DQN 解决了 DQN 中对Q 值的过高估计，而 Dueling DQN 能够很好地学习到不同动作的差异性，在动作空间较大的环境下非常有效。

2015年11月20日 · In this paper, we present a new neural network architecture for model-free reinforcement learning. Our dueling network represents two separate estimators: one for the state value function and one for the state-dependent action advantage function.

2021年11月28日 · 本文介绍了Dueling网络，一种改进的DQN算法，通过分离状态价值和动作优势来增强模型的学习能力。 Dueling网络允许模型独立估计状态价值和每个动作的相对重要性，从而在具有冗余动作的环境中更快收敛。