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...
Prioritized Replay DQN根据每个样本的TD误差绝对值|δ(t)||δ(t)|,给定该样本的优先级正比于|δ(t)||δ(t)|,将这个优先级的值存入经验回放池。回忆下之前的DQN算法,我们仅仅只保存和环境交互得到的样本状态,动作,奖励等数据,没有优先级这个说法。 由于引入了经验回放的优先级,那么Prioritized Replay DQN的经...
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...
2.double dqn.ipynb 3.dueling dqn.ipynb 4.prioritized dqn.ipynb 5.noisy dqn.ipynb 6.categorical dqn.ipynb 7.rainbow dqn.ipynb 8.quantile regression dqn.ipynb 9.hierarchical dqn.ipynb README.md README DQN Adventure: from Zero to State of the Art ...
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 ...
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。
在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized Replay DQN。
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。
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。 但是注意到在经验回放池里面的不同的样本由于TD误差的不同,对我们反向传播的作用是不一样...
所以Prioritized replay 会更快结束每个 episode, 很快就到达了小旗子。 完整代码:https://github.com/cristianoc20/RL_learning/tree/master/Prioritized_Replay_DQN 参考:https://github.com/MorvanZhou