而采用了Target Network可以缓解高估问题。 尽管采用上述方法可以缓解DQN最大化和自举产生的高估问题,但仍不可避免TD算法所产生的高估问题。下面的双DQN(Double DQN)方法可以更有效地避免高估问题。 四、双DQN(Double DQN) 1)传统DQN 为了说明原始DQN,Target Network和DDQN之间的区别,
想要切断自举,可以用另一个神经网络计算TD target,而不是使用DQN自己计算TD target,我们把这个神经网络target network,记作: Q(s,a;w^-) ,它的神经网络结构与DQN完全相同,但是参数不同。 使用目标网络的实现步骤 对DQN做正向传播,得到: \bar{q_j}=Q(s_j,a_j;w_{now}) 对目标网络做正向传播,得到:...
通过引入经验回放(Experience Replay)和目标网络(Target Network)等技术,DQN 有效解决了深度学习训练过程中的数据相关性和非平稳性问题,使得智能体能够在动态环境中稳定地学习和优化策略。 二、Q-learning 的基础 (一)强化学习的基本框架 强化学习的核心思想是智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习的...
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...
使用在线网络(Online Network)选择动作。 使用目标网络(Target Network)计算目标Q值。 这种分离使得目标Q值的计算更加可靠,有助于减少估计偏差。 四、算法流程 1.初始化: 初始化两个神经网络:在线网络 Q_{\theta} 和目标网络 Q_{\theta^-} 。 Q_{\theta^-} ...
目标网络(Target Network):DQN使用了两个神经网络,一个是在线网络,用于选择动作;一个是目标网络,用于计算TD目标(Temporal-Difference Target)。这两个网络有相同的结构,但参数不同。在每一步学习过程中,我们使用在线网络的参数来更新目标网络的参数,但是更新的幅度较小。这样可以提高学习的稳定性。
使用TargetNet解决稳定性问题。 DQN(Deep Q-Learning Network)优点: 算法通用性,可玩不同游戏; End-to-End 训练方式; 可生产大量样本供监督学习。 DQN(Deep Q-Learning Network)缺点: 无法应用于连续动作控制; 只能处理只需短时记忆问题,无法处理需长时记忆问题(后续研究提出了使用LSTM等改进方法); ...
target network用来计算TD Target中下一状态的Q值,网络参数更新来自evaluate network网络参数复制 设计target network目的是为了保持目标值稳定,防止过拟合,从而提高训练过程稳定和收敛速度 这里会有容易混淆的地方,梯度更新的是evaluate network的参数,不更新target network,然后每隔一段时间将evaluate network的网络参数复制给...
解决方案是建立一个目标网络(target network),它是主网络的精确副本。 该目标网络用于生成目标值或基本事实。 该网络的权重在一定数量的训练步骤中保持固定,之后用主网络的权重进行更新。 通过这种方式,我们的目标奖励的分布对于一些固定的迭代也保持固定,从而提高了训练的稳定性。