在一步 Q-learning 中,动作值函数 Q(s,a; θ) 的参数 θ 通过迭代最小化一系列损失函数来学习,其中第 i 个损失函数定义为 其中s' 是在状态 s 后下一个状态。 我们将上述方法称为one-step Q-Learning,因为它用一步回报来更新动作价值Q(s,a)。使用一步法的一个缺点是获得奖励 r 只会影响直接导致这个...
1. Asynchronous one-step Q-learning 该算法的核心思路是维护共享变量θ和θ-与独立变量dθ,通过多个线程各自独立与环境交互,更新独立变量,再累加更新共享变量。 具体地说,就是每个线程从自己的状态开始,按照共享网络参数θ或epsilon概率随机选择动作a,然后按照共享网络参数θ-制作s,a对应的Q值的Label,再用Label值和...
异步n-step Q-learning和异步one-step Q-learning的相同点:每一个线程都会单独地更新global网络参数;使用多个gradient的累计值作为网络更新值。 异步n-step Q-learning和异步one-step Q-learning的不同点:异步n-step Q-learning使用了n-step return,而one-step Q-learning使用1-step return。 总之,1-step Q-le...
我们将上述方法称为 one-step Q-learning,因为其更新了动作值 Q(s, a) 朝向一步 returnr+\gammamax_{a^'}Q(s', a';\theta)r+\gammamax_{a^'}Q(s', a';\theta). 这种方法的一个缺点是:得到一个奖赏 r 仅仅直接影响导致这个奖赏的状态动作值对(the state action pair) s, a.这就使得学习过...
Asynchronous one-step Q-learning:算法1中显示了我们的Q学习变体的伪代码(我们称之为异步单步Q学习),每个线程都与自己的环境副本交互,并在每一步计算Q学习损失的梯度。正如DQN训练方法中所提出的,我们使用共享且变化缓慢的目标网络来计算Q学习损失。在应用梯度之前,我们还会在多个时间步骤上累积梯度,这与使用小批量...
(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/...
Q-learning has long been one of the most popular reinforcement learning algorithms, and theoretical analysis of Q-learning has been an active research topic for decades. Although researches on asymptotic convergence analysis of Q-learning have a long tradition, non-asymptotic convergence has only rece...
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...
A complete guide to the benefits of an all-remote company Adopting a self-service and self-learning mentality All-Remote and Remote-First Jobs and Remote Work Communities All-Remote Benefits vs. Hybrid-Remote Benefits Checklist All-Remote Compensation All-Remote Hiring All-Remote Learning ...
首先介绍异步one-step Q-Learning的训练模式 Image 解析: 相比后两个伪代码,该代码中各线程是不需要复制用于选择动作的训练网络(因为各方对target network的定义不同,有些人认为等待赋值的是目标网络,有些人认为需要训练的是目标网络,因此,此处不使用目标网络的术语)的,即每次选择动作,都使用其他线程可能更新过的Q...