强化学习 double DQN 代码注释解析

Posted 软件工程小施同学

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了强化学习 double DQN 代码注释解析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

  

初始化过程:初始化操作。初始化神经网络的参数,同时也会执行若干次transition来初始化记忆库。例如,记忆库的容量N=500,可以选择执行200次transition来初始化记忆库,这样学习过程可以从记忆库中抽取batch个transition,进行学习了。

  存储过程:更新记忆库。每发生一次transition,都会存入记忆库,超出记忆库容量N,会先删去记忆库中最早存入的transition。在存储过程中,只执行eval_net来获取Q值,进而根据实际情况,得到动作,奖励,和下一状态。

  学习过程:更新eval_net参数。可以选择发生若干步存储过程,执行一次学习过程

  更新过程:更新target_net参数。一般发生若干步学习过程,执行一次更新过程


 

强化学习:Q-learning与DQN(Deep Q Network)_Leon_winter的博客-CSDN博客_qlearning和dqn文章目录Q-learningDQNexperience replayfix Q type  Q-learning是一种很常用的强化学习方法,DQN则是Q-learning和神经网络的结合。Q-learning  首先要设计状态空间s,动作空间a,以及reward。一次transition就是(s,a,w,s_)一次episode就是DQNQ-learning如果状态很多,动作很多时,需要建立的q表也会十分的庞大,因此神经网络就是用来算动作的q-value的为了帮助收敛experiencehttps://blog.csdn.net/leon_winter/article/details/106456683

强化学习(十)Double DQN (DDQN) - 刘建平Pinard - 博客园在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html 

 

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