2、1992年提出Experience Replay,解决了这两个问题,并在2013年提出的DQN(Mnih et al.)中应用,原始DQN中只是从经验池中随机取样进行回放利用。经验回放虽然可以减少agent学习所需要的经验数量(输入的data),但会增加计算量与内存,但是增加的计算量与内存对于agent与环境交互而言更cheaper。 Experience replay liberates ...
我们在_init_中加一个prioritized参数来表示DQN是否具备prioritized能力。为了对比的需要,我们的tf.Session()也单独传入,并移除原本在DQN代码中的这一句:self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 搭建神经网络时,我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights,这个正是刚刚算法中提到的Importance-Samp...
我们在_init_中加一个prioritized参数来表示DQN是否具备prioritized能力。为了对比的需要,我们的tf.Session()也单独传入,并移除原本在DQN代码中的这一句:self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 搭建神经网络时,我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights,这个正是刚刚算法中提到的Importance-Samp...
我们在_init_中加一个prioritized参数来表示DQN是否具备prioritized能力。为了对比的需要,我们的tf.Session()也单独传入,并移除原本在DQN代码中的这一句:self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) image 搭建神经网络时,我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights,这个正是刚刚算法中提到的Importanc...
Experience Replay 解决了上述问题:在一个 回放单元中存储 experience,通过混合或多或少的最近的经验来更新就有可能破坏 temporal correlation,rare experience 将会被用来不止一次更新。这就被用在 NIPS2013 和 Nature 2015的论文中,特别地,DQN 利用一个大的滑动窗口回放单元,随机的从中均匀采样,平均重复访问一个 tra...
之前的做法像DQN基本上都是从记忆库中sample一些experience data出来之后给model update一次之后就被丢弃了。但是这里会有些问题,就是如果采样方式比较好的话一来会切断数据之间的相关性,二来,对于一些相似度高的数据可以少采样一点,而很少见的数据可以多拿来更新几次。
这一次还是使用 MountainCar 来进行实验, 因为这次我们不需要重度改变他的 reward 了. 所以只要是没有拿到小旗子, reward=-1, 拿到小旗子时, 我们定义它获得了 +10 的 reward. 比起之前 DQN 中, 这个 reward 定义更加准确. 如果使用这种 reward 定义方式, 可以想象 Natural
通过引入优先级经验回放技术，DQN算法能够在学习过程中更有效地利用高价值经验，从而显著提升学习效果和加速学习过程。该技术的实现依赖于SumTree数据结构，通过构建求和树来高效地进行优先级采样。此外，论文中还详细描述了SumTree的实现方法，包括如何根据优先级值进行均匀采样以及如何在树中搜索相应的样本。实验...
3. Prioritized Replay DQN算法流程 下面我们总结下Prioritized Replay DQN的算法流程,基于上一节的DDQN,因此这个算法我们应该叫做Prioritized Replay DDQN。主流程参考论文<Prioritized Experience Replay>(ICLR 2016)。 注意,上述第二步的f步和g步的Q值计算也都需要通过Q网络计算得到。另外,实际应用中,为了算法较好的收...
DQN-Prioritized Experience Replay 在Nature DQN中,从记忆库中选择记忆时是随机选的。在记忆库中的正负样本比例相差比加大时,Nature DQN就很难重视数量较少的样本,而Prioritized Experience Replay方法会对数据库中的每一个样本设置一个优先级,在抽取样本时按照优先级进行选择。 为了高效的利用优先级来抽取样本,可以采...