DQN以类似的方式工作。由于它是一个神经网络,因此它使用Loss函数而不是方程。它还使用预测当前Q值、目标Q值和观察到的奖励来计算训练网络的损失,从而改进其预测。 double DQN 为什么要有DDQN呢?因为在实现上,Q 值往往是被高估的。 Q: 为什么 Q 值总是被高估了? A:因为实际在训练的时候,目标的值很容易被设得...
在本文中,我们开发了一个按优先次序重放经验 transition的框架,以便更频繁地重放重要的 transition,从而更有效地学习。我们将优先经验重放与 DQN 相结合,在许多 Atari 游戏中实现了人类水平的性能,并达成了新的 SOTA,在49个游戏中有41个的表现优于使用均匀经验重放的 DQN 文章目录 1. Replay Buffer 背景 1.1 On-...
Publication : ICLR 2016 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...
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...
,a,r)输入到d3qn-per模型进行训练,首先,利用double dqn思想,预测网络负责选择动作,目标网络计算目标q值,计算时间差分误差td-error,进而更新优先级p,初始化时预测神经网络θ和目标神经网络参数θ-相同,即θ-=θ;如式(13)和式(14)所示; [0065] 目标q值: ...
3.2 DQN 与Dueling Network Dueling network 是一篇来自2015年的论文,这篇论文提出了一个新的网络架构,这个架构不但提高了最终效果,而且还可以和其他的算法相结合以获取更加优异的表现。 之前的DQN网络在将图片卷积获取特征之后会输入几个全连接层,经过训练直接输出在该state下各个action的价值也就是Q(s,a)。而Duelin...