本文讲述了DQN 2013-2017的五篇经典论文,包括 DQN,Double DQN,Prioritized replay,Dueling DQN和Rainbow DQN,从2013年-2017年,DQN做的东西很多是搭了Deep learning的快车,大部分idea在传统RL中已经有了,如…
DQN 论文解读 口仆 40 人赞同了该文章 本文是对 DQN 原始论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 的详细解读。 1 背景 在「强化学习」(RL)领域,直接从高维的原始输入(例如图像和声音)中学习以控制「代理」(agents)是一个比较大的挑战。大部分成功的 RL 算法都依赖于「人工提取」的特征结合线性的...
在表1的前五行中,显示了所有游戏的平均得分。我们的方法(在表格中是DQN)在七个游戏的表现比其他学习方法表现都好很多,并且还是在几乎没有对输入进行先验处理的情况下。 表1:上面的表对比了不同算法在 ϵ=0.05 贪婪策略下进行固定步数的平均总奖励值。下面的表记录了HNeat与DQN单次最好成绩,DQN中使用了 ϵ=...
DQN通过Q-Learning使用reward来构造标签、使用经验池等方法解决了这些问题。 基于Q-learning 确定Loss Function Q-learning 更新公式为: DQN 的 loss function: DQN使用随机梯度下降更新参数,为啥要把targetnet单独拎出来呢,后续会说的。 experience replay DQN 使用exprience replay解决instablity的问题,把每个时间步agen...
接下来,我们研究了DQN学习到的表征,这些表征是智能体在Space Invaders中成功表现的基础(见补充视频1的示范DQN),通过使用一种名为t-SNE的高维数据可视化技术(图4)。正如预期的那样,t-SNE算法倾向于将感知相似状态的DQN表示映射到附近的点。有趣的是,我们还发现t-SNE算法为DQN表示的状态生成了类似的嵌入,这些状态在...
DeepMind在他们的论文里宣称,DQN的出现弥合了高维感知输入和具体动作之间的鸿沟,使得AI可以胜任多元复杂任务。 论文中给出的任务设定:Agent与环境交互,得到观测、动作、奖赏的序列, Agent的目标是选择可以最大化未来累积奖赏的动作。 DeepMind使用深度卷积网络去近似最优情形下的Q函数 ...
DQN的缺点有如下: 1)由于输入的状态是短时的,所以只适用于处理只需短时记忆的问题,无法处理需要长时间经验的问题。 2)使用CNN来训练不一定能够收敛,需要对网络的参数进行精良的设置才行。(比如我现在项目做目标检测,使用在imagenet训练过的模型作为作为前置网络初始化参数,这使得CNN使得收敛不是太难,而该论文是从...
表1:我们的 DQN 实现和原 DQN 论文获得的平均游戏分数的对比。 6 核心训练技巧 我们在实现 DQN 时,发现了只在 DQN 论文中简要提及的两种方法,但是它们对算法的整体表现至关重要。下面我们将展示这两种方法,并解释为什么它们对网络训练的影响如此之大。
论文地址:# Double-DQN Double Q-learning 笔记# 在传统强化学习领域里面,学者们已经认识到了Q-learning 存在overestimate的问题。overestimation 会损害performance,因为overestimate很可能是不均匀的.造成overestimation的原因多种多样,根本原因还是我们不知道action value的真实值、 DQN的参数更新公式 θt+1=θt+α(Yt...
我们的结果与 DQN 论文关于 Pong、Breakout 和 Seaquest 的结果对比见表 1。我们的实现中每个训练过程大约用时 3 天,而我们配置的原始实现用时大约 10.5 天。 表1:我们的 DQN 实现和原 DQN 论文获得的平均游戏分数的对比。 6 核心训练技巧 我们在实现 DQN 时,发现了只在 DQN 论文中简要提及的两种方法,但是...