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...
通常情况下,在使用“经验”回放的算法中,通常从缓冲池中采用“均匀采样(Uniformly sampling)”,虽然这种方法在DQN算法中取得了不错的效果并登顶Nature,但其缺点仍然值得探讨,本文提出了一种“优先级经验回放(prioritized experience reolay)”技术去解决采样问题,并将这种方法应用在DQN中实现了state-of-the-art的水平。
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...
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。
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。
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...
https://jaromiru.com/2016/11/07/lets-make-a-dqn-double-learning-and-prioritized-experience-replay/ https://github.com/jaara/AI-blog 这里同样是在上一篇的基础上完善。 完整实现 tree 优先采样: importnumpy as npimportrandomclassSumTree:
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 DQN 会花很久的时间学习, 因为记忆库中只有很少很少的 +10 reward 可以学习. 正负样本不一样. 而使用 Prioritized replay, 就会重视这种少量的, 但值得学习的样本....