但TD-error在存取时与使用时会发生变化,也就是说,在采样阶段的TD-error很大,但随着学习的进行,TD-error已经变小,一个方案是取出样本时,对TD-error重新进行计算,但这样做的开销比较大。 TD-error权重: P(i)=\frac{p^\alpha_i}{\sum_kp_k^\alpha} 其中\alpha可以调整TD-error的重要性,当\alpha小于1时...
假设我们用网络参数化函数Vθ(s)来估计策略π对应的值函数,认为Vθ(s)是Vπ(s)的近似函数,就可以用时序差分误差作为Vθ(s)的学习目标(采取动作后的即可回报+采取动作后的状态值函数-当前时刻的状态值函数),也就是td_error。 δθ = Rt + γ
称为TD-Target,把 (R+γmaxa′Q(S′,a′)−Q(S,A)) 称为TD-Error。 我们回到我们算法的本质,在valued-based的背景下,我们之所以要设计一个算法,是为了能衡量不同状态下采取不同动作的价值,如果我们能准确知道每个状态下每个动作的价值,那我们在不同的状态下只要采取价值最高的动作,那我们预期得到的reward...
计算TD error, \delta_{i} 梯度 g_{i} = \frac{\partial \delta_{t}^{2} / 2}{\partial w}=\delta_{t} \cdot \frac{\partial q(s_{t},a_{t};w)}{\partial w} \\ 4. 梯度下降更新参数 w←w−α⋅gi 优先经验回放 使用非均匀抽样代替均匀抽样 对于TD error大的transition给予更高的...
这里定义时间差分误差(TD Error)为 ,其用于状态值函数的估计。 此外,关于时间差分目标(TD Target),主要分为两种情况: 普通时间差分目标:即 ,基于下一状态的预测值计算当前奖励预测值,是当前状态实际价值的有偏估计。 真实时间差分目标:即 ,基于下一时间步状态的实际价值计算当前奖励预测值,是当前状态实际价值的无偏...
对于每一个 episode 流程如下,智能体每走一步都要分别更新 Critic 和 Actor 网络。注意:我们需要先更新Critic,并计算出TD-error。再用TD-error更新Actor。 while True: if RENDER: env.render() action = self.actor.get_action(state) state_, reward, done, _ = env.step(action) ...
而 Q′和奖励 R 之和与 Q 的差,就是 TD-error(时序差分误差),对其应用梯度下降法将使目标 critic 网络逐渐收敛到最优。 整个框架算法主要分三部分组成: 1)自车与环境的交互过程,自车根据当前车辆状态s,确定方向盘目标转角 a,加上噪声随机后输入到车辆运动学模型中,计算返回下一状态 s′给自车,循环往复...
在PPO中,如果我们想使用策略B抽样出来的数据来更新策略P,可以将td_error乘一个重要性权重:IW=P(a)/B(a),就是目标策略动作概率a的概率除以行为策略出现a的概率。通过引入重要性采用方法,PPO将Actor-Critic架构中的On-policy变为Off-policy。 为了解决新旧策略差异大导致的更新不稳定问题,PPO在策略梯度更新的基础...
TD误差(TD error): 可以类比于Incremental Monte-Carlo的方法,写出如下的更新方法: 时序差分目标是带衰减的未来收益的总和。对于n步时序差分: 即当 时,时序差分变成了蒙特卡罗 3.5.3 比较蒙特卡洛和时序差分法 蒙特卡洛增量式: 时序差分增量式: 时序差分可以在不完整的序列上学习,蒙特卡洛只能在完整的序列上学习 ...
DQN 的训练是最小化时间差分误差（TD-error）的 MSE（均方误差），如上所示。DQN 使用了两个关键策略来使 Q 学习适用于深度神经网络，而且这两个策略也在后续的深度强化学习研究中得到了成功的应用。这两个策略为：经历重放（experience replay），其中每个状态/动作转换元组 (s, a, r, s』) 都存储在一个...