强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

最新推荐文章于 2024-03-15 20:04:01 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/98035338
本文介绍了Prioritized Replay DQN算法，它基于DDQN，通过优先级采样解决传统DQN中样本利用率低的问题。文章详细阐述了算法的建模，包括根据TD误差设置样本优先级，使用SumTree存储并采样经验，以及优化后的损失函数。通过这种方式，算法提高了收敛速度，减少了无效迭代。

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　　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。

　　　　本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(ICLR 2016)。

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。

　　　　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

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在前面的文章Nature DQN与Double DQN中介绍了对DQN算法的两种改进，Nature DQN加快了收敛速度，Double DQN有效的解决了过拟合的现象，本篇文章将继续介绍...
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松间沙路的博客
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论文笔记：DQN,Double DQN, Dueling DQN,Prioritized replay
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几个有用的博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-7-dueling-DQN/https://blog.youkuaiyun.com/u013236946/article/details/73161586...
[RL]优先经验回放(PER-DQN)原理及代码实现
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