Playing Atari with Deep Reinforcement Learning算法解读

最新推荐文章于 2022-09-02 23:15:29 发布
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#DQN

前言

最近一直弄RL，看了一下DeepMind的文章和代码。记录一下个人对算法的理解。

文章地址
http://outlace.com/Reinforcement-Learning-Part-3/
dqn-in-the-caffe

解析

直接上图

DQN

1，初始化replay memory D 容量为N
2，用一个深度神经网络作为Q值网络，初始化参数weight
3，设定游戏片段总数M
4，初始化网络输入，大小为84*84*4，并且计算网络输出
5，随机选择action或者通过网络输出的Q（max）值选择action–>a
6，得到执行a后的下一个网络输入和操作a的reward–>r
7，计算下一时刻网络的输出
8，将四个参数作为此刻的状态一起存入到D中（D中存放着N个时刻的状态）
9，随机从D中取出minibatch个状态
10，计算每一个状态的目标值（通过执行a后的reward来更新Q值作为目标值）
11，通过SGD更新weight

注释：在Q值中使用均方差mean-square error 来定义目标函数objective function也就是loss function。可以看到，这里就是使用了Q-Learning更新的Q值作为目标值。有了目标值，又有当前值，那么偏差就能通过均方差来进行计算。

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