Playing Atari with Deep Reinforcement Learning:打响DRL的第一枪
Posted lzqayx
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Playing Atari with Deep Reinforcement Learning:打响DRL的第一枪相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。
文章说了RL和DL 的两个不同之处
- DL 尤其是supervised learning 需要大量的labelled training data, 强化学习只有一个scalar Reward，并且reward很可能 noisy, sparse, delayed
- DL 通常假设数据是独立同分布的，但是强化学习的数据前后有高度的相关性，数据分布也会变化
DQN 其实就是Q-learning 的神经网络版本，基础理论是一致的，就是解决几个迁移到神经网络上遇到的问题
Bellman optimal equation: (Q_*(s,a) =E_{s'sim varepsilon}[r+ gamma underset{a'}{max}Q(s',a')|s,a])
使用的是value iteration 来进行GPI，要优化的目标函数是：
[L_i( heta_i) = E_{s,asim
ho(cdot)}[(y_i-Q(s,a; heta_{i}))^2]]
(
ho(s,a))是behaviour distribution,(y_i = E_{s'sim varepsilon }[r+ gamma underset{a'}{max}Q(s',a'; heta_{i-1})|s,a])
求导之后的公式为:(semi-gradient)
[ abla_{ heta_i}L_i( heta_i) = E_{s,a sim ho(cdot);s'sim varepsilon}[r+gamma underset{a'}{max} Q(s',a'; heta_{i-1})-Q(s,a; heta_i)) abla_{ heta_i} Q(s,a; heta_i)]]
为了解决数据分布问题，使用了experience replay
算法为：
算法优势：
１．每一步经验都可以重复使用，提高了data efficiency
２. 从replay buffer中随机sample,一定程度上打破了数据之间的联系，减小了方差
３．off-policy 更加smooth,不容易陷入局部最优
以上是关于Playing Atari with Deep Reinforcement Learning:打响DRL的第一枪的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
[DQN] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning:打响DRL的第一枪
Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning