target_net = QNetwork(state_dim, action_dim) target_net.load_state_dict(online_net.state_dict())# 创建优化器optimizer = optim.Adam(online_net.parameters())# 创建经验回放缓冲区replay_buffer = deque(maxlen=10000)# 设置超参数epsilon =1.0# 探索率epsilon_decay =0.995# 探索率衰减min_epsilon =...
为了说明原始DQN,Target Network和DDQN之间的区别,这里把求最大化的过程拆成两步: TD target的第一步是做选择: 第二步是计算TD target: 这种训练方式效果最差。 2)Target Network 3)DDQN DDQN在第一步求最大化的动作时,采用了传统的DQN方法,进行求取最优动作a*。而在第二步评估TD target时,采用了Target N...
TargetNetwork 在Q-learning中，⽤来更新的TD Target是r+γ∗Q max，这⾥的MAXQ是即时查表获得。DQN⽤神经⽹络把这个Q表取代掉了，那么假如我们使⽤被更新的network来产出Q max，那这个TD Target是频繁变动，稳定性没了。出于这⼀点考虑，我们分出来targetNet和evalNet。让targetNet的更新频率⽐eval...
第一个技巧是目标网络(target network)。我们在学习Q函数的时候,也会用到时序差分方法的概念。我们现在收集到一个数据,比如在状态 s_t 采取动作 a_t 以后,得到奖励 r_t ,进入状态 s_{t+1} 。根据Q函数,我们可知 Q_\pi(s_t,a_t)=r_t+Q_\pi(s_{t+1},\pi(s_{t+1})) \\所以我们...
TargetNetwork 在Q-learning中,用来更新的TD Target是r+γ∗Qmaxr+γ∗Qmax,这里的MAXQ是即时查表获得。 DQN用神经网络把这个Q表取代掉了,那么假如我们使用被更新的network来产出QmaxQmax,那这个TD Target是频繁变动,稳定性没了。出于这一点考虑,我们分出来targetNet和evalNet。让targetNet的更新频率比evalNet更...
深度Q网络(Deep Q Network,DQN)是一种结合了深度学习和Q-learning的算法,它通过使用深度神经网络来近似Q值函数,从而能够处理高维、连续的状态空间问题。DQN的关键创新点包括经验回放(Experience Replay)和固定Q目标网络(Target Network),这些技术显著提高了算法的稳定性和收敛速度。
固定Q目标网络:DQN算法使用两个神经网络,一个是主网络(online network),用于选择动作,并进行模型更新;另一个是目标网络(target network),用于计算目标Q值。目标网络的参数固定一段时间,这样可以减少目标的波动,提高模型的稳定性。 三、算法公式 DQN算法的核心是Q-learning算法和深度神经网络的结合。
越来越接近TD-Target。想要切断bootstrap带来的偏差,可以用另一个网络计算TD-Target,而不是用DQN自己计算TD-Target。另一个网络就叫做目标网络(Target Network),把他记做 Q(s,a;w−) ,它的神经网络结构与 DQN 完全相同,但是参数和原始参数不同。
在学习过程中,我们使用两个不相关的Q网络(Q_network_local和Q_network_target)来计算预测值(权重θ)和目标值(权重θ’)。经过若干步骤后,目标网络会被冻结,然后拷贝实际的Q网络的权重到目标网络权重。冻结目标Q网络一段时间再用实际Q网络的权重更新其权重,可以稳定训练过程。 图1. DQN算法概念 为使训练过程更稳...
1. 初始化网络：通常使用两个结构相同的深度神经网络，一个是在线更新的网络（evaluate network），另一个是定期复制前者权重的目标网络（target network）。2. 经验回放：DQN使用一个称为经验回放的技术来存储和随机抽样过去的经验（状态、动作、奖励和新的状态），以此来打破数据之间的相关性，提高学习效率。3. ...