异步单步Sarsa算法与算法 1 中给出的异步单步Q-learning相同,只是它使用不同的 Q(s,a) 目标值。一步 Sarsa 使用的目标值是 其中a' 是在状态 s' 中采取的行动。 我们再次使用目标网络和多个时间步长累积的更新来稳定学习。 Asynchronous n-step Q-learning 我们的多步 Q 学习变体的伪代码显示在补充算法 S2 ...
We use the asynchronous n-step Q-learning algorithm with a two hidden layer artificial neural network as our reinforcement learning agent. A dynamic, stochastic rush hour simulation is developed to test the agent's performance. Compared against traditional loop detector actuated and linear Q-learning...
2. Asynchronous n-step Q-learning n-step的异步框架与one-step没有什么不同。唯一的区别在于每个线程执行dθ更新时,不再是每一个动作都执行一次了。而是一次执行多个动作,每个动作也都会计算一个dθ,并进行累加,最后在达到一定步数后,一起更新到θ中。Label的制作也是采用延迟的offline网络θ-,但是要格外注意的...
接下来是异步n-step Q-Learning的训练模式: 相比于n-step,one-step方法中获得的立即奖励r只影响导致其产生的Q(s,a),从而通过Q(s,a)间接影响其他的动作值,这会使训练过程很慢,因为需要多次更新才能将奖励传播到前面的相关状态和动作。使奖励传播更快的一个方法就是使用n-step回报。 G_{t}=r_{t}+\gamma...
Asynchronous n-step Q-learning:补充算法S2中显示了用于多步Q学习的变体的伪代码。该算法有些不寻常,因为它通过显式计算n步回报而在前向视图中运行,与资格迹等技术所使用的更常见的后向视图相反(Sutton&Barto, 1998)。我们发现,在使用基于动量的方法和时间反向传播训练神经网络时,使用前向视图更容易。为了计算单个...
Asynchronous n-step Q-learning: 这种算法看起来并不是非常的 “常规” ,因为它在前向角度操作时,通过显示的计算 n-step returns,和更常见的 后向角度相反。 ==>>The algorithm is somewhat unusual becauseit operates in the forward view byexplicitly computing n-step returns,as opposed to the more comm...
(2)作者在one-step Qlearning, one-step Sarsa, n-step Q-learning and advantage actor-critic四个模型上实现了异步算法。在优化算法上,作者用了RMSProp。 实用程度:5颗星 基础理论:1颗星 创新程度:3颗星 黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:https://huangshiyu13.github.io/...
A Discrete-Time Switching System Analysis of Q-Learning This paper develops a novel control-theoretic framework to analyze the non-asymptotic convergence of Q-learning. We show that the dynamics of asynchronous ... D Lee,J Hu,N He - 《Siam Journal on Control & Optimization》 被引量: 0发表...
These days there’s a wealth of information about the new async and await support in the Microsoft .NET Framework 4.5. This article is intended as a “second step” in learning asynchronous programming; I assume that you’ve read at least one introductory article about it. This...
Then, a learning-based sliding mode controller is put forward under which the state trajectory of the global system can reach to the pre-desired sliding mainfold. In order to characterize the asynchronous phenomenon, a stochastic process σtσt, in which the values lie in a finite space N=...