experience replay buffer size: 存储历史状态和动作的缓冲区的大小。通常情况下，建议设置为足够大，以存...
""" expericence replay buffer 定义经验池 pre_state->a,r,s,terminal """ self.actions = np.empty(self.buffer_size, dtype=np.uint8) self.rewards = np.empty(self.buffer_size, dtype=np.int8) # 这里我们设定reward为:0,+1,-1,三个种类 self.screens = np.empty((self.buffer_size, config...
Buffer size 指的是 DQN 中用来提高数据效率的 replay buffer 的大小。通常取 1e6,但不绝对。Buffer size 过小显然是不利于训练的,replay buffer 设计的初衷就是为了保证正样本,尤其是稀有正样本能够被多次利用,从而加快模型收敛。对于复杂任务,适当增大 buffer size 往往能带来性能提升。反过来过大的 buffer size ...
1. Hyperparameters - Replay buffer size: 一般来说，缓冲区大小应该足够大，可以保存足够多的经验。-...
4.经验回放缓冲区大小(replay buffer size):建议设置为几千到几百万个状态转换。 5.批次大小(batch size):建议设置为32到256之间的值。 6.更新目标网络的频率(target network update frequency):建议每隔几千次迭代更新一次。 7. ε-greedy策略的最小探索率(minimum exploration rate):建议设置为0.01或更低的值...
经验池的引入算是DQN算法的一个重要贡献,而且experience replay buffer本身也是算法中比较核心的部分,并且该部分实现起来也是比较困难的,尤其是一个比较好的、速度不太慢的实现。为此,在本博客介绍下相关的实现方法,并且给出了三种不同的变体,对不同变体测试并分析运行性能。
本次我们还要研究另一个比较不错的改善性能的方法,就是优先回放。 其实核心原理很简单,就是在之前的Natual DQN中的replay buffer改成有优先级的buffer。 论文地址arxiv.org/pdf/1511.05952.pdf 概念: 论文中详细描述了使用了优先回放的好处: 对于natural replay buffer使用起来,占用空间较大,并且提供的是统一随机...
buffer_size # 记忆多了就覆盖旧数据 self.replay_buffer[index, :] = traj self.traj_count += 1 def learn(self, batch_size=128): if self.total_step % self.update_freq == 0: self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) # 抽取记忆库中的批数据 sample_index = np....
1.ReplayBuffer类的实现 首先初始化定义时需要用collections包中的deque函数定义一个buffer。之后需要实现add,sample,size三个方法,其中add需要传入五元组(s,a,r,s,d)并且以元组的形式存入buffer中;sample函数传入batch_size的大小,通过random.sample函数抽样批量大小的数据到transition中,之后通过zip(*)函数解包(注:解...
replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state=next_state episode_return+=reward#当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练ifreplay_buffer.size() >minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d=replay_buffer.sample(batch_size) ...