后面两个贡献主要关于如何使迭代的 Q 函数估计保持稳定。 ? 监督式深度学习研究中，在小批量数据上执行梯度下降通常是一种高效训练网络的方式。在 DQN 中，它扮演了另外一个角色。...具体来说，DQN 保存大量最近经验的历史，每个经验有五个元组（s, a, s', r, T）：智能体在状态 s 执行动作 a，然后到达状态 s'，收到奖励 r；T 是一个布尔值，指示 s'是否为最终状态...此外，在使用梯度下降迭代之前，我们会执行 50000 步的随机策略作为补充经验以避免对早期经验的过拟合。 另一个值得注意的参数是网络更新频率（network update frequency）。...原始的 DQN 实现仅在算法的每 4 个环境步骤后执行一个梯度下降步骤，这和算法 1 截然不同（每一个环境步骤执行一个梯度下降步骤）。...最上面一帧对应动作对近期奖励无显著影响的情况，底部帧代表必须执行左侧动作以免损失生命的情况。
7 DQN 算法 7.1 简介 在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。...7.3.1 经验回放 在在一般的有监督学习中，假设训练数据是独立同分布的，我们每次训练神经网络的时候从训练数据中随机采样一个或若干个数据来进行梯度下降，随着学习的不断进行，每一个训练数据会被使用多次。...为了更好地将 Q-learning 和深度神经网络结合，DQN 算法采用了经验回放（experience replay）方法，具体做法为维护一个回放缓冲区，将每次从环境中采样得到的四元组数据（状态、动作...为了避免这种情况，DQN使用经验回放机制，将智能体的经验存储在回放缓冲区中，并从中随机抽取样本进行训练。在回放缓冲区中，每个样本都是从智能体在环境中的不同时间步采集的，因此它们之间的相关性很低。...这是因为经验回放可以从回放缓冲区中删除旧的样本，同时添加新的样本，从而确保样本之间的相关性始终保持在一个合理的范围内。 提高样本效率。
状态-价值函数（state-value function）：其输入为演员某一时刻的状态，输出为一个标量，即当演员在对应的状态时，预期的到过程结束时间段内所能获得的价值。...我们使用 \pi 与环境交互多次，把收集到的经验都存储在回放缓冲区中。当我们的缓冲区“装满”后，就会自动删去最早进入缓冲区的经验。...双深度Q网络（double DQN）：在双深度Q网络中存在两个Q网络，第一个Q网络决定哪一个动作的Q值最大，从而决定对应的动作。另一方面，Q值是用 Q' 计算得到的，这样就可以避免过度估计的问题。...我们在使用经验回放时，均匀地取出回放缓冲区（reply buffer）中的采样数据，这里并没有考虑数据间的权重大小。但是我们应该将那些训练效果不好的数据对应的权重加大，即其应该有更大的概率被采样到。...（1）使用状态-动作对表示时，即当Q函数的输入是状态-动作对时，输出就是一个标量。 （2）仅使用状态表示时，即当Q函数的输入仅是一个状态时，输出就是多个价值。
3.2 Q-Learning的工作原理 当智能体暴露于环境中并通过执行不同的动作获得不同的奖励时，值会根据以下方程进行更新： 在这个情况下， 代表当前的Q值， 代表更新后的Q值， 是学习率，...代表奖励， 是一个介于[0,1]之间的数，用于随着时间的推移对奖励进行折扣，这是基于一个假设：在开始时的动作比在结束时更重要（这个假设在许多实际应用中得到了证实）。...· 回放记忆（Replay Memory）：DQN使用一个回放记忆缓冲区来存储过去的经验。每个经验是一个元组（状态、动作、奖励、下一个状态），表示从一个状态转移到另一个状态的单个转换。...回放记忆将这些经验存储起来，以便以后随机采样。 · 深度神经网络（Deep Neural Network）：DQN使用一个深度神经网络来估计每个（状态、动作）对应的Q值。...总之，DQN通过使用深度神经网络估计Q值、回放记忆缓冲区存储过去的经验以及使用目标网络防止Q值过高估计来学习最优策略。在训练过程中，智能体使用ε-贪婪探索策略，并在测试过程中选择具有最高Q值的动作。
策略网络的输入将是状态，而输出将是该状态中每个操作的概率。 一旦有了这个概率，就可以从该分布中采样一个动作，并在状态下执行该动作。 但是我们采样的动作可能不是在该状态下执行的正确动作。...很好-我们执行动作并存储奖励。 同样，我们通过从分布中采样一个动作来在每种状态下执行动作，并存储奖励。 现在，这成为我们的训练数据。...我们执行梯度下降并以这样的方式更新梯度：在状态下产生高奖励的动作将具有较高的概率，而在状态下产生低奖励的动作将具有较低的概率。 什么是损失函数？...在环境中可用的四个离散动作是“不执行任何操作”，“点火向左的引擎”，“点火主引擎”和“点火向右的引擎”。 现在，我们将看到如何训练我们的智能体以策略梯度正确降落在降落区。...我们已经了解了 DQN 如何利用回放缓冲区来存储智能体的经验，并使用缓冲区中的小批样本来训练网络。
我们的方法就是简单地将每个梯度向量乘以相应的动作得分。 最后，计算所有得到的梯度向量的平均值，并使用它来执行梯度下降步骤。 让我们使用 tf.keras 实现这个算法。...先采样经验批次，然后使用DQN预测每个可能动作的每个经验的下一状态的Q-值。因为假定智能体采取最佳行动，所以只保留下一状态的最大Q-值。...然后，按列求和，去除所有的零，只保留有经验的状态-动作对的Q-值。得到张量Q_values，包含批次中每个经验的预测的Q-值。...在每一步，先计算ε-贪婪策略的epsilon值：这个值在500个周期内，从1线性降到0.01。然后调用play_one_step()函数，用ε-贪婪策略挑选动作，然后执行并在接力缓存中记录经验。...当经验记录在接力缓存中，它的重要性被设为非常大的值，保证可以快速采样。
在强化学习中，目标是随着时间的推移最大化累积奖励，智能体通过反复尝试和错误来选择获取最高奖励的动作。下图说明了智能体在强化学习中如何与环境进行交互：以马里奥游戏为例。...是学习率， 代表奖励， 是一个介于[0,1]之间的数，用于随着时间的推移对奖励进行折扣，这是基于一个假设：在开始时的动作比在结束时更重要（这个假设在许多实际应用中得到了证实）。...· 回放记忆（Replay Memory）：DQN使用一个回放记忆缓冲区来存储过去的经验。每个经验是一个元组（状态、动作、奖励、下一个状态），表示从一个状态转移到另一个状态的单个转换。...回放记忆将这些经验存储起来，以便以后随机采样。· 深度神经网络（Deep Neural Network）：DQN使用一个深度神经网络来估计每个（状态、动作）对应的Q值。...总之，DQN通过使用深度神经网络估计Q值、回放记忆缓冲区存储过去的经验以及使用目标网络防止Q值过高估计来学习最优策略。在训练过程中，智能体使用ε-贪婪探索策略，并在测试过程中选择具有最高Q值的动作。
，也叫状态-动作值函数，维度为 |S|×|A|，表示当智能体采取策略 π 时，累计回报在状态 s 处并执行动作 a 时的期望值： ? ▲ 图4. 状态-行为值函数 ?...▲ 图5. v展开成q 这个公式表示：在状态 s 处的值函数，等于采取策略 π 时，所有状态-行为值函数的总和。 处在状态 s、并执行动作 a，可以把状态-行为值函数 q 展开成以下形式： ?...计算值函数的目的是为了构建学习算法得到最优策略，每个策略对应着一个状态值函数，最优策略自然也对应着最优状态值函数，故而定义如下两个函数： 最优状态值函数 ?...▲ 图24. loss函数的梯度下降公式 注意到，TD 目标是标签，所以 Q(s',a'|θ) 中的 θ 是不能更新的，这种方法并非完全的梯度法，只有部分梯度，称为半梯度法，这是 NIPS-2013 的雏形...含有目标网络参数θ'的梯度下降公式 至此，DQN 的 Loss 函数、梯度下降公式推导完毕。 DQN算法框架 接下来，还要解决两个问题——数据从哪里来？如何采集？
不过其使用了批量更新，计算复杂度较高，而本问中则使用了随机梯度下降，每次迭代只使用单个样本。...在算法的内循环中，我们将 Q-learning 更新应用于从存储的记忆中随机采样的小批量经验样本 。在执行完经验回放后，代理循 贪婪策略选择并执行一个动作。...在实践中，本算法只在回放记忆中存储最近的 次回放，在执行更新时从 中均匀采样。...可以看到当一个新敌人（绿色的鱼）出现在屏幕中时，预测的价值明显上升（点 A）；而当鱼雷快要攻击到敌人时，价值进一步上升达到峰值（点 B）；当敌人消失后，价值则快速下降至原来的水平。...该图表明本文提出的方法能够学习到价值函数如何在复杂的事件序列中进行演变。 ? 5.3 主要评估 在本节中，作者首先将 DQN 和之前的一些 RL 方法进行了对比，如下表的前五行所示。
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A...2、深度Q网络(Deep - Q - Network) 2.1 DQN简介 为什么会出现DQN呢 在普通的Q-learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的...Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。...Q值，使用另外一个神经网络产生Target Q值（对应问题4） 构造标签 对于函数优化问题，监督学习的一般方法是先确定Loss Function，然后求梯度，使用随机梯度下降等方法更新参数。...DQN中的损失函数是： 这里yi是根据上一个迭代周期或者说target-net网络的参数计算出的q-target值，跟当前网络结构中的参数无关，yi的计算如下： 这样，整个目标函数就可以通过随机梯度下降方法来进行优化
在算法的内部循环中，我们从经验池 中随机采样，应用Q-learning的更新式或使用小批量的更新。在经验回放完毕后，智能体根据 贪婪策略选择并执行动作。...这种结构的主要缺点就是，在前进时需要对每个动作的价值进行计算，造成了与动作数量成正比的巨大计算成本。关于单个动作的估计价值的输出只与输入状态有关。...输出层由线性层组成，每个输出对应一个单独的动作。在不同的游戏中，动作范围在 到 间发生改变。我们将我们的卷积神经网络训练方法称为Deep Q-Networks（DQN）。...当我们需要让智能体在真实的、固定的游戏上迭代时，我们只做了一个改变，就是对游戏奖励的设置，并且只在训练时进行了改动。...最后，当这个敌人消失时，价值大幅度下降（C点）。 图3描述了我们的方法能够观测到价值函数是如何随着合理化的事件序列而变化的。
当且仅当某时刻的状态只取决于上一时刻的状态时，一个随机过程被称为具有马尔可夫性质（Markov property），用公式表示为： 即下一个状态只取决于当前状态，而不会受到过去状态的影响。...我们用 表示在 MDP 遵循策略 π 时，对当前状态 s 执行动作 a 得到的期望回报： 那么在使用策略 π 中，状态 s 的价值等于在该状态下基于策略 π 采取所有动作的概率与相应的价值相乘再求和的结果...但是在一般的有监督学习中，假设训练数据是独立同分布的，我们每次训练神经网络的时候从训练数据中随机采样一个或若干个数据来进行梯度下降，随着学习的不断进行，每一个训练数据会被使用多次。...为了更好地将 Q-learning 和深度神经网络结合，DQN 算法采用了经验回放（experience replay）方法，具体做法为维护一个回放缓冲区，将每次从环境中采样得到的四元组数据存储到回放缓冲区中...,这里需要显式将梯度置为0 loss.backward() # 反向传播更新参数 optimizer.step() 最后就是我们的主循环函数了，在每个 episode 中，我们选择一个动作
在我们进入代码之前，让我们快速回顾一下DQN的功能。DQN通过学习在特定状态下执行每个操作的值来学习给定环境的最佳策略。这些值称为Q值。 最初，智能体对其环境的理解非常差，因为它没有太多的经验。...这个动作被传递到环境中并得到反馈，告诉智能体它处于的下一个状态是什么，在上一个状态中执行上一个动作所得到的奖励，以及该步骤中的事件是否完成。...但是当我们在生成数据集时，它又是如何生效的呢？ 我们需要创建自己的可迭代数据集，它使用不断更新的重播缓冲区来采样以前的经验。...play_step：在这里，智能体通过从get_action中选择的操作在环境中执行一个步骤。从环境中获得反馈后，经验将存储在重播缓冲区中。如果环境已完成该步骤，则环境将重置。...这是一个简单的均方误差（MSE）损失，将我们的DQN网络的当前状态动作值与下一个状态的预期状态动作值进行比较。在RL中我们没有完美的标签可以学习；相反，智能体从它期望的下一个状态的值的目标值中学习。
目录 概念 深度学习与强化学习结合的问题 DQN解决结合出现问题的办法 DQN算法流程 总结 一、概念 原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table...来存储每个状态动作对应的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。...一是因为当问题复杂后状态太多，所需内存太大；二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。 ? 通常的做法是把Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，相近的状态得到相近的输出动作。...使用一个CNN（MainNet）产生Q值，使用另外一个CNN（Target）产生Target Q值（对应问题4） 1.构造标签 前面提到DQN中的CNN作用是对高维且连续状态下的Q-Table做函数拟合...，而对于函数优化问题，监督学习的一般方法是先确定Loss Function，然后求梯度，使用随机梯度下降或者其他方法更新参数。
，得到状态动作价值； 一个状态下执行不同的动作，得到奖励，并进入不同的状态； 一个状态并执行了某一动作，得到即刻回报，进入不同状态，并执行不同动作。...本小节回答前两问，第三问见节6.1(当采用可微函数时)。 func design 函数逼近的可选方案： 特征的线性组合 神经网络 决策树 最邻距离 这里只关心可微方式，输入输出参考上图。...有了这一直观认识，我们可以猜一猜其他各种形式的策略优化函数的梯度。 当权重值为 (在一个trajectory，从时间t开始获得的奖励)时： 当权重值为 时： 验证：见周博磊讲义第5章。...不过在一个trajectory中， 往往方差较大，如何做到减小其方差，但保持其期望不变？ 答案是减去回报值的期望。...第二对新旧策略和优势函数上做了一些简单粗暴的限制。具体如下： 直观上理解，当新旧策略的比率在( )之外时，优势函数将按如上截取。 也就是说要当新旧策略差距大时，对策略函数做惩罚。
多个模拟器在CPU内核上以并行进程运行，并且这些进程以同步方式执行环境步骤。在每个步骤中，将所有单独的观察结果收集到批处理中以进行推理，在提交最后一个观察结果后在GPU上调用该批处理。...当一个组等待其下一个动作时，其他步骤和GPU在为每个组服务之间交替。交替保持高利用率，并且进一步隐藏两者中较快的计算的执行时间。我们通过重复模板组织多个GPU，均匀分配可用的CPU核心。...使用加速器会强制选择执行参数更新的位置。根据经验，在GPU上将更快的常见规则应用于网络更快。...在几个游戏中，学习保持一致，表明可以减少某些异步设置中的通信。 DQN + Variants：我们通过模拟器组织了体验重放缓冲区。总缓冲区大小保持在1百万次转换，因此每个模拟器保持相应较短的历史记录。...当比较实现相同学习曲线的代理时，那些使用较小批量（并因此执行更多更新步骤）的代理倾向于在训练中的所有点具有更大的参数矢量规范。
Q值 ，我们更新公式中的 即使用下一个状态 中对应价值最大的动作的Q值进行更新，注意这里只是更新，并不会真的执行这个价值最大的动作。...我们回到我们算法的本质，在valued-based的背景下，我们之所以要设计一个算法，是为了能衡量不同状态下采取不同动作的价值，如果我们能准确知道每个状态下每个动作的价值，那我们在不同的状态下只要采取价值最高的动作...Sarsa Sarsa算法和Q-learning算法极为相似，表格中每个状态对应的动作Q值更新公式如下： ?...回顾一下，原始DQN是这样计算TD-Error: ,然后通过梯度下降更新 ，使得 越来越接近TD-Target。...使得在某些状态下，Dueling DQN 能在只收集到一个离散动作的数据后，直接得到准确的估值。当某些环境中，存在大量不受动作影响的状态，此时Dueling DQN能学得比DQN更快。
当执行诸如对象检测或分类之类的任务时，池层非常有用，其中我们不考虑对象在图像中的位置，而只想知道所需对象是否在图像中。...在选择动作a之后，我们在s状态下执行此动作，然后移至新的s'状态并获得奖励。 下一个状态s'是下一个游戏屏幕的预处理图像。 我们将此转移存储在的回放缓冲区中。...在这些情况下，与现有 DQN 架构相比，决斗 DQN 可以更精确地估计 Q 值： 当我们在状态中有大量动作时，并且估计每个动作的值并不是很重要时，第一个流与值函数流中一样有用。...当我们使用 RNN 时，我们通过时间的反向传播来训练我们的网络。 等待。 经验回放缓冲区如何？...熵告诉我们行动概率的扩散。 当熵值高时，每个动作的概率都将相同，因此智能体将不确定要执行哪个动作，而当熵值降低时，一个动作将比其他动作具有更高的概率，并且智能体可以选取这个可能性很高的动作。
所谓确定性策略，是只在某种状态下要执行的动作是确定即唯一的，而非确定性动作在每种状态下要执行的动作是随机的，可以按照一定的概率值进行选择。这种做法的原理如下图所示。 ?...现在问题的核心就是如何构造这种目标函数L，以及如何生成训练样本。对于后者，采用了与DQN类似的思路，即按照当前策略随机地执行动作，并观察其回报值，以生成样本。...接下来定义这种目标函数所对应的价值函数 ? 它是按照策略π执行，在状态s下执行动作a，各个时刻立即回报数学期望的累加值。此函数将用于策略梯度定理的推导。...类似的定义这种目标函数所对应的价值函数 ? 此时状态的平稳分布定义为 ? 在确定目标函数之后，问题的关键是如何计算函数对策略参数θ的梯度值。...该算法每次迭代时先用已经得到的策略执行动作，得到一个片段，然后根据此片段在每个时刻的回报值计算策略参数的梯度值，然后用梯度下降法进行更新。REINFORCE算法流程如下。 ?
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