在DQN(Deep Q-Network)中,计算y_i而不存储是为了解决强化学习中的样本相关性和非稳定性问题。
样本相关性指的是在强化学习中,连续的样本之间往往存在高度相关性,这会导致训练过程中的样本分布不稳定,使得网络难以收敛。如果直接存储并使用连续的样本进行训练,会导致训练过程中的样本分布不平衡,一些样本可能会被过度训练,而其他样本则被忽略。
为了解决样本相关性问题,DQN采用了经验回放(Experience Replay)的方法。经验回放是将智能体与环境交互的经验存储在一个经验池中,然后从中随机抽取一批样本进行训练。通过随机抽样,可以打破样本之间的相关性,使得训练过程更加稳定。
另外,DQN还引入了目标网络(Target Network)来解决非稳定性问题。目标网络是一个与主网络(Q网络)结构相同的网络,但参数更新频率较低。在计算y_i时,使用目标网络来计算目标Q值,而不是直接使用当前的Q网络。这样可以减少目标Q值的波动,提高训练的稳定性。
总结起来,DQN中计算y_i而不存储是为了解决样本相关性和非稳定性问题。通过经验回放和目标网络的引入,可以提高训练的稳定性和效果。
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