強化學習算法之DQN算法中的經驗池的實現，experience_replay_buffer部分的實現
本文的相關鏈接： github上DQN代碼的環境搭建，及運行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置 ...
原文：強化學習(十一) Prioritized Replay DQN
在強化學習 十 Double DQN DDQN 中，我們講到了DDQN使用兩個Q網絡，用當前Q網絡計算最大Q值對應的動作，用目標Q網絡計算這個最大動作對應的目標Q值，進而消除貪婪法帶來的偏差。今天我們在DDQN的基礎上，對經驗回放部分的邏輯做優化。對應的算法是Prioritized Replay DQN。 本章內容主要參考了ICML 的deep RL tutorial和Prioritized R ...
2018-10-16 16:46 65 17117 推薦指數：
相關推薦
強化學習(十二) Dueling DQN
在強化學習(十一) Prioritized Replay DQN中，我們討論了對DQN的經驗回放池按權重采樣來優化DQN算法的方法，本文討論另一種優化方法，Dueling DQN。本章內容主要參考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的論文< ...
【強化學習】DQN 算法改進
DQN 算法改進 （一）Dueling DQN Dueling DQN 是一種基於 DQN 的改進算法。主要突破點：利用模型結構將值函數表示成更加細致的形式，這使得模型能夠擁有更好的表現。下面給出公式，並定義一個新的變量： \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...
強化學習（十）Double DQN (DDQN)
在強化學習（九）Deep Q-Learning進階之Nature DQN中，我們討論了Nature DQN的算法流程，它通過使用兩個相同的神經網絡，以解決數據樣本和網絡訓練之前的相關性。但是還是有其他值得優化的點，文本就關注於Nature DQN的一個改進版本: Double DQN算法 ...
[強化學習論文筆記(1)]:DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 論文地址 DQN 筆記 這篇文章就是DQN,DRL領域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身沒有什么難度。 文章說了RL和DL 的兩個不同之處: DL ...
強化學習（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）
1 概述 在之前介紹的幾種方法，我們對值函數一直有一個很大的限制，那就是它們需要用表格的形式表示。雖說表格形式對於求解有很大的幫助，但它也有自己的缺點。如果問題的狀態和行動的空間非常大，使用表格 ...
強化學習中的經驗回放（The Experience Replay in Reinforcement Learning）
一、Play it again: reactivation of waking experience and memory（Trends in Neurosciences 2010） 來自嚙齒動 ...
Deep Learning專欄--強化學習之Q-Learning與DQN（2）
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程，MDP可以對強化學習的問題進行建模，Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中，我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$，因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...