需要读者有DQN的基础知识. 详情参考此处算法介绍和(D3QN)代码 Introduction DQN算法中, epsilon-greedy策略是用来对环境进行探索和对经过训练的Qnet进行利用的. 所以在实现DQN代码-候使epsilon线性下降(0.7-0.1)采样1k轮, 然后一直使用epsillon=0.1的策略采样与学习. (代码中每与环境交互一次便采样buffer+对Q网络更新...
虽然DQN 的原始论文完全没有提到经验重放可能引入偏差这件事,但我认为这里其实还是会有一点偏差的,因为 online RL 中行为策略在不断变化,replay buffer 中的 transition 毕竟还是来自比较老的策略* 但是一定注意,对于 DQN 来说这些偏差并不是 “错误”,而只是函数近似方法本身的固有 “误差”,关于此问题的详细分析...
network,dqn)则有效弥补了该缺陷,且目前已被广泛应用在各种大规模复杂环境的决策问题中。另外,由于dqn不需要干扰环境的先验知识,故适合在复杂电磁环境下使用。为更有效地减小agent与环境交互的代价,提高样本利用率和经验回放的效率,优先经验回放法(prioritized experience replay,per)被用于改进dqn算法。其根据经验池中样...
基于PerDQN-TAS保护带分组选择调度方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于PerDQN-TAS保护带分组选择调度方法说明:本发明涉及TSN网络技术领域,尤其涉及基于PerDQN‑TAS保护带分组选择调度方法,包括设置分组长...专利查询请上爱企查
双变跳频图案近端策略优化资格迹为进一步提高双变跳频系统在复杂电磁环境中的抗干扰能力,提出了一种基于资格迹的近端策略优化(proximal policy optimization with eligibility traces,ET-PPO)算法.在传统跳频图案的基础上,引入时变参数,通过状态-动作-奖励三元组的构造将"双变"跳频图案决策问题建模为马尔可夫决策问题.针对...
Deepmind的DQN系列,主要是在DDQN的基础上改进了Experience Replay,加入了优先级引导(这个其实在13年的DQN里面就挖好了坑,里面提到希望使用prioritized sweeping)的机制 1 Algorithm 要给经验回放设计优先级机制的话,无外乎考虑三点内容:(1)用于排序的是key选择什么? (2)是否严格按照有序序列选择还是加入随机化因素?(...
针对待优化的双变跳频图案的主要参数,设计了相应的系统模型、状态‑动作空间和奖励函数,采用DQN算法进行决策,使用户的使用频段能出现在可用频段内的任意位置,从而提高跳频图案的灵活性。根据Pareto支配的定义提出以样本的时序差分误差和立即奖励为依据的样本优先经验回放技术,以提高样本利用率和经验回放效率。使用Pareto...
针对强化学习存在的不足,使用带有优先经验回放的doubledqn算法(per-ddqn),利用卷积神经网络来逼近行为值函数,通过求解目标q网络与当前q网络的q值差异进行反向传播,调整当前q网络的参数。 本发明为解决技术问题采用如下的技术方案: 基于per-ddqn的外骨骼助力可移动搬运系统控制方法,该方法以实际生产线搬运场景为基本原型,...
DQN accumulates a single reward and then uses the greedy action at the next step to bootstrap. Alternatively, forward-view multi-step targets can be used and bootstrap after few steps (5 steps here). The dueling architecture can learn which states are valuable for each state without learning...
基于Prioritized Experience Replay优化抽样方法的经验回放机制。 ♣ Experience Replay DQN中的经验回放机制,缓存池中的历史数据,学习时是均匀随机抽样的。 首先临近的某些数据本身就强相关,其次不同数据对梯度学习的贡献可能会不同,这些都会导致学习效率低,甚至过拟合。 头条@布谷AI ♣ prioritization 不同数据,需要...