关于DQN的调参的思考

最新推荐文章于 2024-12-25 15:45:55 发布
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北木.
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DQN的调参经验分享：优化模型性能的秘诀
AI天才研究院
05-21 887
DQN的调参经验分享：优化模型性能的秘诀 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 强化学习的兴起与挑战 近年来，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个
一切皆是映射：DQN的实时调参与性能可视化策略
AI天才研究院
10-02 1413
随着深度学习技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在游戏AI、机器人控制、推荐系统等领域取得了显著的成果。深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）作为强化学习领域的重要算法之一，以其强大的样本效率和智能表现赢得了广泛关注。然而，DQN的训练过程复杂，参数众多，如何高效地进行调参和性能优化，成为制约其实际应用的关键问题。此外，DQN的决策过程往往难以解释，如何进行实时调参和性能可视化，以便开发者更好地理解模型行为，也成为了研究热点。
初探强化学习(16)DQN算法的调参技巧
qq_33328642的博客
05-26 6829
关于是否适用done参数作为更新Q值的讨论。 这个方法我感觉对于多数雅达利游戏来讲时没用的，因为大多数情况下done都是false，处理成数字就是0. 具体方法参考这个链接，作者在倒立摆上实验的，说实话，这个游戏真的不具有代表性。 管局具体的调参几千，大家主要关注：学习率，gamme，replay buffer容量，等参数。 很多炼丹专家通过控制变量的方法来分析这些超参数对算法新性能的影响。 例如这个 DQN调整超参体会。 作者详细分析了每个参数的作用。 这个讨论了DQN损失函数越训练越差的问题。 DQN
DQN调整超参数体会
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万德1010的博客
05-30 2万+
接上篇 (Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning, H. van Hasselt et al., arXiv, 2015)练习DQN有很多超参数，主要有：经验回放集合尺寸，神经网络结构，GAMMA值，学习率，e_greedy值和正负回报值。如此多的超参数，很难调好，必须认真体会总结。=======================经验回放
【百度飞桨强化学习7日打卡营】DQN解决MountainCar 不同 超参数“学习率”调参
bigdog2019的博客
06-27 1169
DQN解决MountainCar 不同 超参数“学习率”情况下的比较 【百度飞桨强化学习7日打卡营】作业3 DQN解决MountainCar 针对作业里面的超参数 “LEARNING_RATE” 选择进行了实际测试。 根据网络上所说的一些经验 一般学习率大的情况神经网络“学习”的会更快但是到一定程度后会难以继续提高成绩。学习率小则成绩提高慢但会持续提高。 实际动手测试发现在其他参数完全相同的情况下学习率的选择对成绩的影响并非那么简单。这里我们LEARNING_RATE选择了从小到大0.001, 0.002
深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例
丨汀、的博客
07-14 2856
深度强化学习调参技巧：以D3QN、DDPG、TD3、PPO、SAC算法为例
深度强化学习之DQN编写与调试经验总结
guijian6473的博客
06-27 5584
写在开头的话 从头开始进行DQN编写与调试，中间对神经网络结构、参数调整与流程调整等多种问题进行了分析与研究。在学习过程中，参考了github上相关的代码以及相关经验分析，同时与同学进行了多次交流讨论，收获很多。当你真的从一个论文开始，对作者思路和算法流程进行深入思考时，你会对如何研究进步有更好认识。 内容目录 DQN内容 深度学习内容 Pytorch1.0及以上的内容 1. DQN有关强化学...
【强化学习】DQN走迷宫（一）
HYY的博客
06-24 2032
本文只是实现了一个简易版的DQN走迷宫，想要一个泛化能力超级好的DQN还没有实现。
DQN以及相关算法的Python模板总结——基于tensorflow和部分开源文献
weixin_45032780的博客
05-06 2031
DQN以及相关算法的Python模板总结 基于tensorflow和部分开源文献 简介 已经发现，目前接触到的DQN应用于频谱分配的方法，本质上就是分别设计DQN类和环境类，然后在主函数中让两者互动。这次的工作，就是找到这个DQN类的规律，把它拆解成我们以后会用到的模块、模板，再封装成可以半直接调用的包；找到主函数中两个模拟器互动的接口，确定主函数设计的规律和模板。如此一来可以简化我们编程需要的时...
轻松解决TSP问题之强化学习（BaseLine）
`or 1 or 不正经の泡泡
10-23 1647
由于这个时间关系（好吧其实是我懒），咱们的话就只写了这个最简单的一个BaseLine版本。那么后面还有Lite,Plus版本，区别的话就是神经网络模型的一个区别，其他的思想都是一样的。那么为什么不写后面的版本呢，一方面是懒，另一方面是，这样搞，我后面怎么水呀。而且一步到位的话，这个阅读量还是挺大的。那么后续的版本什么时候更新呢，这个不急，而且改进的点也很简单。那么本文也是，TSP系列的第三篇文章，也是作为一个拓展文章，那么关于原理部分的话，这里就不细说了，需要一定的基础进行观看。
吴恩达深度学习笔记(48)-教你如何调参
Harpoon_fly的博客
01-15 1017
从今天开始，我们进入超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）这个模块了，这个主要关注调参的方法和数据处理的相关东西，如何你真的对神经网络感兴趣，那么这个对你来说，无疑是一个很好的学习机会！ 调试处理（Tuning process） 目前为止，你已经了解到，神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置。 现在，对于超参数而言，你要如何找到一套好的设定呢？ 在...
一切皆是映射：DQN网络参数调整与性能优化指南
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
12-25 1230
一切皆是映射：DQN网络参数调整与性能优化指南 关键词：DQN, 网络参数调整, 性能优化, 强化学习, 神经网络, 深度学习, 深度Q网络, 经验回放 1. 背景介绍 1.1 问
DQN超参数调优技巧:如何提高训练效率?
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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1. 背景介绍 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 已经成为解决复杂决策问题的强大工具，其中深度Q网络 (Deep Q-Network, DQN) 作为一种经典算法，在 Atari 游戏、机器人控制等领域取得了显著成果。然而，DQN 的训练过程往往需要大量的计算资源和时间，其效率受到多种因素的影响，其中
深度学习网络调参技巧（转载）
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mark一下，感谢作者分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social
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１．怎么创建类，需要括号，self,参数吗 　　不用，在子程序里才需要上面说的那些 ２．初始化函数格式： def __init__(self,para1,para2) 类似于构造函数 3.关于命名空间的问题：决定整理一个博客． ...
一切皆是映射：DQN的实时性能优化：硬件加速与算法调整
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一切皆是映射：DQN的实时性能优化：硬件加速与算法调整 关键词 DQN算法 硬件加速 算法优化 实时性能 神经网络 深度学习
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DQN高级技巧 DQN和TD Learning回顾 DQN 之前我们学过Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)函数，它叫做动作价值函数，它依赖于当前的状态s和动作a，它基于当前状态s给所有的动作a打分，分数反映了动作a的好坏，Agent应该执行分数最高的动作，DQN的意思是使用神经网络来近似Q∗Q^*Q∗函数，神经网络的参数记作：w。DQN的意思是用神经网络来近似Q∗Q^*Q∗函数，训练好DQN之后，使用DQN来控制Agent。DQN的输入是状态s，将s输入DQN。如下图将超级玛丽画面放入DQN中，
5G 网络资源分配场景下的强化学习模型构建
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总结来说，构建强化学习模型需要明确问题定义、设计合适的RL组件、选择算法、处理数据、搭建仿真环境、训练调参，并验证效果。同时结合引用中的方法，如特征选择和神经网络结构，确保模型的有效性和可行性。</think>...
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