在Deep Q-Network (DQN)算法中,使用两个神经网络的主要原因是为了提高学习过程的稳定性和克服过估计问题。这两个网络分别是: 因此DQN是Off policy算法 当前网络(Online Network):也称为估计网络,它在每次迭代中都会更新其权重,以更好地拟合当前的数据分布。 目标网络(Target Network):它的权重不是在每个时间步都...
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...
有两个网络,一个网络是维持很多步不变的,它叫做目标网络(target network),它的作用是评估下一个状态的价值;一个网络是不断更新的,它叫学习网络,它用于评估当前状态的价值。 现在看一下全局的代码:之前的Q学习需要的是三个部分:智能体类(Agent)、环境类(Environment)、主函数。现在需要再增加一个类:经验回放池(...
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。 在DQN中,Q值的更...
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); ...
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^-} ...
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 sts_tst 采取动作 ata_tat 以后,得到奖励 rtr_trt ,进入状态 st+1s_{t+1}st+1。根据Q函数,我们可知 Qπ(st,at)=rt+Qπ(st+1,π(st+1)) Q_{\pi}\...
使用目标网络(Target Network)来稳定学习过程。目标网络用于计算目标Q值,而主网络负责预测当前Q值。定期同步目标网络和主网络的权重。 DQN的主要参数: 策略网络(policy)、环境(env)和学习率(learning_rate)等影响模型的表现。 经验回放缓冲区的大小(buffer_size)、批量大小(batch_size)和训练频率(train_freq)等参数影...
目标网络(target network):其可解决在基于时序差分的网络中,优化目标 Qπ(st,at)=rt+Qπ(st+1,π(st+1))Q_{\pi}\left(s_{t}, a_{t}\right) = r_{t}+Q_{\pi}\left(s_{t+1}, \pi\left(s_{t+1}\right)\right)Qπ(st,at)=rt+Qπ(st+1,π(st+1)...