1class DQNPrioritizedReplay:2deflearn(self):3...4# 相对于DQN代码,改变的部分5ifself.prioritized:6tree_idx,batch_memory,ISWeights=self.memory.sample(self.batch_size)7else:8sample_index=np.random.choice(self.memory_size,size=self.batch_size)9batch_memory=self.memory[sample_index,:]1011...121...
return self.tree[0] # the root 原作者代码在更新 sumtree 的时候和抽样的时候多次用到了 recursive 递归结构, 而莫烦大神使用的是 while 循环, 测试要比递归结构运行快。 还有一个memory的类也顺便贴出来,里面有关于怎么用p值来sample的方法 原作者代码: class Memory: # stored as ( s, a, r, s_ ) ...
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。
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...
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...
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:
PER在采样的时候由于引入了重要性采样，所以改变了采样得到的数据的分布。为了弥补这个问题引入了这个权重...
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 ...
copy θt.PrioritizedExperienceReplay论文:PrioritizedExperienceReplay上面的方法都用到了replaymemory...。然后从D中随机选择一个batch的sample(ϕj,aj,rj,ϕj+1).通过最小化 (rj+γmaxa′Q̂ (ϕj+1,a′;θ 智能推荐 “WEI Share” 分享Windows 7 Experience Index ...
不会 过小的buffer会导致训练不稳定。然后并不是所有rl算法都需要per。