Prioritized Experience Replay (PER),发表在ICLR2016,David Silver组的作品。PER可以算得上是DQN最重要的tricks之一,核心思想就是在做Experience Replay的时候考虑样本的优先级,即重要的样本应该给予较大的采样优先级,从而更加高效地学习。个人觉得这篇paper的逻辑非常清晰,从motivation到一步一步改进和实现方法,值得学习...
本文深入探讨了强化学习领域中的优先经验回放（Prioritized Experience Replay, PER）技术，这项技术由DeepMind团队提出，发表于ICLR 2016年会议，主要解决的是DQN算法中经验回放的采样问题。DQN算法使用经典的经验回放机制，但在进行批次更新时，存在效率问题，尤其是对那些价值特别高但样本数量较少的经验利用不...
Prioritized experience replay是对原始DQN的一个很小,但非常重要的改进。改变非常简单,就是在原来的replay buffer中给每个experience增加了抽样的优先级(priority)。原始DQN每个experience是均匀抽样的。但是如果experience是有轻重之分,这样做会很没有效率,而加入优先级可以解决这一问题。 Prioritized experience replay的pap...
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...
在之前的工作中,经验 transition 是从 replay buffer 中统一取样的。然而,这种方法只是以 agent 实际执行 transition 的相同频率重放这些 transition,而不管其重要性如何。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...
所以Prioritized replay 会更快结束每个 episode, 很快就到达了小旗子。 完整代码:https://github.com/cristianoc20/RL_learning/tree/master/Prioritized_Replay_DQN 参考:https://github.com/MorvanZhou
Prioritized Replay 来自2015年的一篇论文《Prioritized Experience Replay》。这篇论文主要侧重于DQN中的经验回放部分ReplayMemory的改进。之前传统的DQN根据随机相等的策略从经验池中采样,这其实默认各个样本对agent的影响程度相同,所有样本一视同仁。但事实上样本之间的重要程度是不同的,它们对于agent的影响也不同,基于此...
1. Prioritized Replay DQN之前算法的问题 在Prioritized Replay DQN之前,我们已经讨论了很多种DQN,比如Nature DQN, DDQN等,他们都是通过经验回放来采样,进而做目标Q值的计算的。在采样的时候,我们是一视同仁,在经验回放池里面的所有的样本都有相同的被采样到的概率。
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...
Prioritized Experience Replay (PER) implementation in PyTorch pytorchdqnprioritized-experience-replay UpdatedFeb 3, 2020 Python BY571/Soft-Actor-Critic-and-Extensions Star269 PyTorch implementation of Soft-Actor-Critic and Prioritized Experience Replay (PER) + Emphasizing Recent Experience (ERE) + Munchaus...