classSumTree:write=0def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.tree=numpy.zeros(2*capacity-1)self.data=numpy.zeros(capacity,dtype=object)def_propagate(self,idx,change):# 前向传播parent=(idx-1)//2self.tree[parent]+=change# p值更新后,其上面的父节点也都要更新ifparent!=0:self._...
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。 1class DQNPrioritizedReplay: 2 def _build_net(self) 3 ... 4 # self.prioritized 时 eval net 的 input 多加了一个 ISWeights 5...
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,...
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:
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 replay is a technique used in reinforcement learning, inspired by the way the hippocampus replays important memories during sleep. In this method, experiences are stored in a memory buffer and sampled based on their priority, which depends on the expected learning gain from replaying ...
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...
以下是关于Prioritized Experience Replay(优先经验回放, PER)和Sum-tree的深入解析:PER旨在解决强化学习中经验回放中经验利用的不平衡问题。其核心思想是根据每个经验的TD-error赋予不同的重要性，高误差的经验被优先选择用于训练。有两种优先级选择方法：Proportional Prioritization根据TD-error直接决定采样概率...
示例1: get_replay_buffer ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: import replay_buffer [as 别名]# 或者: from replay_buffer importPrioritizedReplayBuffer[as 别名]defget_replay_buffer(self):ifself.replay_buffer_freq <=0:returnNoneelse:assertself.objectivein['pcl','upcl'],'Can\'t use replay buffer wit...