1. 深度学习估计状态动作价值函数:DQN利用Q-Learning算法思想,估计一个Q函数Q(s,a),表示在状态s下采取a动作得到的期望回报,估计该函数时利用深度学习的方法。 2. 经验回放:为了打破数据的相关性和提高样本效率,DQN引入了经验回放池。智能体在与环境交互时,会将每一个时间步的经验(s,a,r,s')存入回放池,每次...
episode_reward_sum += r s = s_ # 进入下一个状态 if dqn.memory_counter > MEMORY_CAPACITY: # 只有在buffer中存满了数据才会学习 dqn.learn() if done: print(f"episode:{i},reward_sum:{episode_reward_sum}") break
Double DQN实现(CartPole-v1) Double DQN DQN存在一个问题就是Q值往往是高估的。 如上图所示,我们每次选择下一状态st+1最大的Q值,假设绿色部分是高估的值,那当我们选择该Q值时,高估的值也就被加了进去。每个状态的Q值都依赖于其下一个状态的Q值,所以容易出现过高的情况。 所以在Double DQN中,选动作的Q-funct...
算法缺点:Actor的行为取决于Critic的Value,但是因为Critic本身就很难收敛和actor一起更新的话就更难收敛了。(为了解决收敛问题,Deepmind提出了Actor Critic升级版Deep Deterministic Policy Gradient,后者融合了DQN的优势,解决了收敛难的问题) §02公式推导 Actor(玩家):为了玩游戏得到尽量高的reward,需要一个策略...
实现dqn解决某个问题的时候,常常一些微小的变动,导致失败。 例如在cartpole这个环境,同样是使用了三层线性网络,激活函数是relu,一种实现能让奖励曲线快速的达到指定的目标,但是另一种却学不到什么。 分析了很久,应该是batch采样训练出问题的可能性大一点,但是后来将成功的方案嫁接到那种失败的,测试后发现也不是训练部...
强化学习玩CartPole-v1 1.DQN训练过程 2.Double DQN(DDQN)训练过程 3.DuelDQN训练过程 4.DuelDDQN训练过程
在Q-learning、DQN中,都是根据\epsilon-greedy策略,但是这里是依据概率进行采样,因为我们的目标是不断的对动作选择的概率进行调整。 defchoose_action(self,s):s=torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(s),0)# [1, n_states]logits=self.model(s)# [1, n_actions]probs=F.softmax(logits,1)action=torch.multi...