本论文是由DeepMind操刀,Schaul主导完成的文章,发表于顶会ICLR2016上,主要解决经验回放中的”采样问题“(在DQN算法中使用了经典的”experience replay“,但存在一个问题是其采用均匀采样和批次更新,导致特别少但价值特别高的经验没有被高效的利用)。 还是往常的学习顺序,先摘要和结论 通常情况下,在使用“经
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...
本论文是由DeepMind操刀,Schaul主导完成的文章,发表于顶会ICLR2016上,主要解决经验回放中的”采样问题“(在DQN算法中使用了经典的”experience replay“,但存在一个问题是其采用均匀采样和批次更新,导致特别少但价值特别高的经验没有被高效的利用)。 prioritized experience replay的作者们认为,按照一定的优先级来对经验...
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…
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 Replay DQN Prioritized Replay DQN对于DQN的改进主要是针对训练过程中样本的选择。在以往的训练中,训练样本被存放在记忆池中,在更新参数的时候随机取出一组来更新。由于是随机取出的,可能会导致一些对训练有促进作用的样本学习的不够充分(例如TD误差较大的样本),而某些无意义的样本却多次被学习(例如TD误差...
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...
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会花很长时间学习。因为记忆库中只有很少很少的+10的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,但值得学习的样本。 接下来我们就来看看他是怎么做到的。
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，...