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…
prioritized experience replay的作者们认为,按照一定的优先级来对经验回放池中的样本采样,相比于随机均匀的从经验回放池中采样的效率更高,可以让模型更快的收敛。其基本思想是RL agent在一些转移样本上可以更有效的学习,也可以解释成“更多地训练会让你意外的数据”。 以Double DQN为例,使用优先经验回放的算法(论文算...
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...
对应的算法是Prioritized Replay DQN。 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(ICLR 2016)。 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,...
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...
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，...
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...
强化学习系列:Deep Q Network (DQN) 。 下图是论文中采用的例子。例子中有n个状态,在每个状态系统一半概率采取 “正确” 或者一半概率 “错误”,图中红色虚线是错误动作。一旦系统采取错误...算法的主要做法是ExperienceReplay,其将系统探索环境得到的数据储存起来,然后随机采样样本更新深度神经网络的参数。ExperienceRe...
DQN 论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 首次将深度学习和 Q-learning 结合,并加入了 replay buffer 机制。其伪代码如下所示,蓝色部分把采样 transition 加入 replay buffer,黄色部分从 replay buffer 中均匀采样并更新价值价值网络参数 ...
论文题目:Prioritized Experience Replay 在这里插入图片描述 所解决的问题? Experience replay能够让强化学习去考虑过去的一些经验,在【1】这篇文章之前通常采用随机采样的方式在记忆库中采样。但是有一些记忆比较关键,因此随机采样的方式就不太好。作者提出了一种prioritizing experience的方式,来提高学习的效率。