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...
本文讲述了DQN 2013-2017的五篇经典论文,包括 DQN,Double DQN,Prioritized replay,Dueling DQN和Rainbow DQN,从2013年-2017年,DQN做的东西很多是搭了Deep learning的快车,大部分idea在传统RL中已经有了,如…
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...
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...
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。 但是注意到在经验回放池里面的不同的样本由于TD误差的不同,对我们反向传播的作用是不一样...
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。
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-Sampling Weights,用来恢复被Prioritized replay打乱的抽样概率分布。 classDQNPrioritizedReplay:def_build_net(self)...# self.prioritized 时 eval net 的 input 多加了一个 ISWeightsself.s=tf.placeholder...
Double DQN在实现上与DQN相似，但在理论上与传统的Q-learning存在差异。尽管在实践中表现出色，但其理论分析的局限性限制了对其有效性的全面理解。3. Prioritized Experience Replay 3.1. 关键思想 Prioritized Experience Replay优化了经验回放机制，通过根据TD误差对经验进行优先级排序，实现了更高效的学习...
Prioritized Experience Replay技术的核心思想是，通过为经验样本赋予优先级，而非简单的随机采样，使得模型能够更高效地学习。这种方法认为某些转移样本上，强化学习代理（agent）可以更有效地学习，也可以理解为“更多地训练会让你意外的数据”。这使得模型能够更快地收敛，提升学习效率。以Double DQN为例，...
Prioritized DQN Double DQN改进了DQN的参数更新部分,针对DQN的随机经验回放,Prioritized DQN[2]利用带优先级的经验回放,赋予了不同样本不一样的重要性,加快了收敛速度,使学习更加有效。比如说,对于一些最相关的转移隐藏在大量冗余的失败转移中的学习任务,我们应该采用带优先级的经验回放策略,而不是均匀随机采样,更重视...