基于神经网络的DQN方法

最新推荐文章于 2024-04-07 17:37:45 发布
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#DQN #增强学习 #RL #神经网络 #算法

本文介绍了基于神经网络的Deep Q Network (DQN) 方法，重点讲述了DQN算法的训练过程，包括随机经验回放和Target Q网络的概念。通过时间差分算法确定目标Q值，并使用梯度下降策略更新Q网络和Target Q网络的参数。Experience Replay作为DQN的重要组成部分，通过存储和随机采样样本来改善学习效果。

Deep Q Nework 方法：

训练数据采用随机经验回放。TD回退结合TargetQ网络预测预估出一个目标量，再用Q网络预测的现实值，目标量与现实值差值更新两个网络的参数集合。



DeepQ Network算法的详细解释：


需要明白两个概念，一个是Q网络，一个是targrtQ网络，Q网络是我们预测网络，targrt Q网络可以认为是我们的训练网络，训练的目标是找到目标Q值：，这里目标Q值的定义依据时间差分算法（n-step TD，一般采用单步时差更新，步数越长，参考的奖励值数量也越多，网络的远见能力越强，），认为目标Q值就是策略最佳状态，然后去依据梯度SGD：去更新Q网络的参数，同时在更新Q网络的参数的同时，也要更新target Q网络的参数，这里体现了其off-policy的特性，离线学习的方式不需要实时学

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