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DQN系列(2): Double DQN算法原理与实现

”算法网络结构的方法“Double DQN”,并在第五点获得state-of-the-art的效果,下面详细介绍。 DQN算法非常重要的两个元素是“经验回放”和“目标网络”,通常情况下,DQN算法更新是利用目标网络的参数 ,它每个 步更新一次,其数学表示为: 上述的标准的Q-learning学习和DQN中均使用了 所以对于每个state,每个action都应该有相同的true value,他们的值可以通过目标Q值那一栏的公式计算出来。 ,Double DQN则使用了DQN的思想,直接利用目标网络()进行更新。 以上基本上是本论文的内容,下面我们借助实验进行code的Double DQN算法。其实本部分的复现只是将更新的DQN目标函数换一下。对于论文中的多项式拟合并不做复现。 3.

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torch DQN算法

然而,神经网络可以纯粹通过观察场景来解决任务, 因此我们将使用以cart为中心的屏幕补丁作为输入。也因为如此,我们的结果与官方排行榜的结果无法直接比较 - 因为我们的任务 要困难得多。 需要的环境包 神经网络(torch.nn) 优化(torch.optim) 自动分化(torch.autograd) 视觉任务的实用程序(torchvision)- 一个单独的包 构建函数 utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : DQN

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    DQN三大改进(一)-Double DQN

    我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN): ? DQN中有两个关键的技术,叫做经验回放和双网络结构。 DQN中的损失函数定义为: ? 我们根据一张Q表或者网络参数来选择我们的动作a',再用另一张Q值表活着网络参数来衡量Q(s',a')的值。 其中,红色的方块代表寻宝人,黑色的方块代表陷阱,黄色的方块代表宝藏,我们的目标就是让寻宝人找到最终的宝藏。 这里,我们的状态可以用横纵坐标表示,而动作有上下左右四个动作。 这里我们的双网络结构都简单的采用简单的全链接神经网络,包含一个隐藏层。 根据Double DQN的做法,我们需要用两个网络的来计算我们的q-target值,同时通过最小化损失来更新网络参数。

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    强化学习:DQN与Double DQN讨论

    DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数; DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程; DQN独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 下面,我们对这三个方面做简要介绍。 1 . DQN设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 image.png ? 图4 行为值函数逼近网络 我们称计算TD目标时所用的网络为TD网络。 在DQN算法出现之前,利用神经网络逼近值函数时,计算TD目标的动作值函数所用的网络参数θ,与梯度计算中要逼近的值函数所用的网络参数相同,这样就容易导致数据间存在关联性,从而使训练不稳定。 我们可以看到,在第[12]行利用了经验回放;在第[13]行利用了独立的目标网络θ-;第[15]行更新动作值函数逼近网络参数;第[17]行更新目标网络参数。 Double DQN 上面我们讲了第一个深度强化学习方法DQNDQN的框架仍然是Qlearning。DQN只是利用了卷积神经网络表示动作值函数,并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。

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    Prioritized Experience Replay (DQN)——让DQN变得更会学习

    比起之前DQN中,这个reward定义更加准确。如果使用这种reward定义方式,可以想象Natural DQN会花很长时间学习。 为了对比的需要,我们的tf.Session()也单独传入,并移除原本在DQN代码中的这一句:self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) ? 搭建神经网络时,我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights,这个正是刚刚算法中提到的Importance-Sampling Weights,用来恢复被Prioritized self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval)) 因为和Natural DQN learn()部分的改变也在如下展示: 1class DQNPrioritizedReplay: 2 def learn(self): 3 ... 4 # 相对于 DQN

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    Double DQN——解决DQN中的过估计问题

    2.算法 我们知道DQN的神经网络部分可以看成一个最新的神经网络+老神经网络,他们有相同的结构,但内部的参数更新却有时差(TD差分,老神经网络的参数是隔一段时间更新),而它的Q现实部分是这样的: ? 因为我们的神经网络预测Qmax本来就有误差,而每次更新也是向着最大误差的Q现实改进神经网络,就是因为这个Qmax导致了overestimate。 所以Double DQN的想法就是引入另一个神经网络来打消一些最大误差的影响。而DQN中本来就有两个神经网络,所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。 我们使用Q估计的神经网络估计Q现实中Qmax(s', a')的最大动作值。然后用这个被Q估计初级出来的动作来选择Q现实中的Q(s')。 总结一下: 有两个神经网络:Q_eval(Q估计中的),Q_next(Q现实中的)。

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    DQN 的代码实现

    上一篇讲了什么是 DQN,今天来看看如何用代码实现: ? 首先我们需要建立一个 DQN agent: import gym from collections import deque class DQNAgent(): def __init__(self

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    TensorFlow强化学习入门(4)——深度Q网络DQN)及其扩展

    利用第二“目标网络来计算更新Q值。 这三点创新也使得Google DeepMind团队的DQN agent在很多雅达利游戏上达到超越人类水平。我们将依次讲解每一点并演示如何将其集成在我们的代码中。 改进3:目标网络分离 DQN的第三个主要改进,也是最独特的一个改进,就是在训练过程中对第二个网络的利用。第二个网络用于计算训练过程中每个行动带来的损失值。为什么不直接使用一个网络来估算损失值呢? 为了纠正这个错误,DDQN的作者使用了一个简单的技巧:利用主网络选择行动,目标网络来生成该行动的目标Q值,而不是在训练过程中计算目标Q值的同时选择最大Q值对应的行动。 下面给出DDQN更新目标值使用的等式: Q-Target = r + γQ(s’,argmax(Q(s’,a,ϴ),ϴ’)) Dueling DQN 为了解释Dueling DQN网络架构变更的原因, /dqn" # 我们模型的保存路径 h_size = 512 # 最后一个卷积层的尺寸 tau = 0.001 # 目标网络更新至主网络的速率 # ---------------------------

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    卷积神经网络-目标检测

    目标分类和定位: 对于目标定位问题,我们卷积神经网络模型结构可能如下: ? 特征点检测: 由前面的目标定位问题,我们可以知道,神经网络可以通过输出图片上特征点的坐标(x,y),来实现对目标特征的识别和定位标记。 ? 训练完这个卷积网络,就可以用它来实现滑动窗口目标检测。 滑动窗口目标检测: 利用滑动窗口在实际图片中实现目标检测。 ? 汽车目标检测: 依据上面的方法,我们将整张图片输入到训练好的卷积神经网络中。无需再利用滑动窗口分割图片,只需一次前向传播,我们就可以同时得到所有图片子集的预测值。 ? 将n×n个格子标签合并在一起,最终的目标输出Y的大小为:n×n×8(这里8是因为例子中的目标值有8个)。 通过这样的训练集训练得到目标探测的卷积网络模型。

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    目标检测之FPN网络详解

    特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下 低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。 三、FPN加入到各种网络的实验效果表 作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature 这样效果也不好的原因在于目标的location特征在经过多次降采样和上采样过程后变得更加不准确。 与Table1的比较类似,(a)(b)(c)的对比证明在基于区域的目标卷积问题中,特征金字塔比单尺度特征更有效。

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    强化学习-DQN

    这篇用到的DQN则属于值函数网络,在这一大类里又可以分为:状态值函数和状态-动作值函数,DQN属于后者,即用神经网络去模拟在给定状态s和动作a的情况下,回报的期望。 max_q_prime = tf.reduce_max(q_target(s_prime),axis=1,keepdims=True) # 构造Q(s,a_t)的目标值 ,来自贝尔曼方程 target = r + gamma * max_q_prime * done_mask # 计算Q(s,a_t)与目标值的误差 (), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() DQN 用到了影子网络,影子网络的更新会滞后Q网络,用来计算目标值。这是因为如果训练目标值和预测值都来自同一网络,那么数据之间就会存在很强的相关性。

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    强化学习(十二) Dueling DQN

    Dueling DQN的优化点考虑     在前面讲到的DDQN中,我们通过优化目标Q值的计算来优化算法,在Prioritized Replay DQN中,我们通过优化经验回放池按权重采样来优化算法。 而在Dueling DQN中,我们尝试通过优化神经网络的结构来优化算法。     具体如何优化网络结构呢? Dueling DQN网络结构     由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN网络结构也和之前的DQN不同。 而在Dueling DQN中,我们在后面加了两个子网络结构,分别对应上面上到价格函数网络部分和优势函数网络部分。对应上面右图所示。 以上就是Duel DQN的主要算法思路。由于它仅仅涉及神经网络的中间结构的改进,现有的DQN算法可以在使用Duel DQN网络结构的基础上继续使用现有的算法。

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    今日头条首次改进DQN网络,解决推荐中的在线广告投放问题

    作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门(ID:gh_5faae7b50fc5) 【导读】本文主要介绍今日头条推出的强化学习应用在推荐的最新论文[1],首次改进DQN网络解决推荐中的在线广告投放问题。 在给定推荐列表前提下,本文提出了一种基于DQN的创新架构来同时解决三个任务:是否插入广告;如果插入,插入哪一条广告;以及插入广告在推荐列表的哪个位置。实验也在某短视频平台上验证了本文算法的效果。 DQN架构 在深入本文具体的算法架构前,我们先来简单回顾下DQN的两种经典结构: 图a的DQN接受的输入是state,输出是所有可能action对应的Q-value; 图b的DQN接受的输入是state 改进的DEAR架构 因此,本文提出了一种改进的DQN框架DEAR用来解决上述推荐系统中在线广告投放问题。该框架试图同时解决上述提到的三个任务。 HQN是一个层级DQN结构,高阶DQN决定插入位置;低阶DQN选择特定ad进行插入。

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    目标检测--SqueezeDet 用于自动驾驶的实时目标检测网络

    Fully convolutional networks 全卷积网络还是比较流行的。R-FCN 就是全卷积网络。 Method Description 3.1. 输入图像经过一个卷积网络提取特征图 feature map,这个特征图经过一个 ConvDet 层处理得到 若干矩形框,每个矩形框有坐标,C个类别概率,1个confidence score,就是包含物体的概率

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    强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

    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。 在Q网络中,TD误差就是目标Q网络计算的目标Q值和当前Q网络计算的Q值之间的差距。     这样如果TD误差的绝对值$|\delta(t)|$较大的样本更容易被采样,则我们的算法会比较容易收敛。 算法输入:迭代轮数$T$,状态特征维度$n$, 动作集$A$, 步长$\alpha$,采样权重系数$\beta$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 当前Q网络$Q$,目标Q网络$ Q'$, 批量梯度下降的样本数$m$,目标Q网络参数更新频率$C$, SumTree的叶子节点数$S$。      输出:Q网络参数。     1. 随机初始化所有的状态和动作对应的价值$Q$.  随机初始化当前Q网络的所有参数$w$,初始化目标Q网络$Q'$的参数$w' = w$。

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    【强化学习】DQN 的各种改进

    接下来,Nature DQN 做了一个改进,就是增加 Target Q 网络。也就是我们在计算目标 Q 值时使用专门的一个目标 Q 网络来计算,而不是直接使用预更新的 Q 网络。 就是说,原来 NIPS 版本的 DQN 目标 Q 网络是动态变化的,跟着 Q 网络的更新而变化,这样不利于计算目标 Q 值,导致目标 Q 值和当前的 Q 值相关性较大。 因此提出单独使用一个目标 Q 网络。那么目标 Q 网络的参数如何来呢?还是从 Q 网络中来,只不过是延迟更新。也就是每次等训练了一段时间再将当前 Q 网络的参数值复制给目标 Q 网络。 简单说明一下: Double DQN:目的是减少因为 max Q 值计算带来的计算偏差,或者称为过度估计(over estimation)问题,用当前的 Q 网络来选择动作,用目标 Q 网络来计算目标 需要修改的地方非常少: 在当前网络的基础上,再去初始化一个目标网络 model_Q; 用目标网络去预测 Q 值,用当前网络去 fit 样本; 定期用当前网络去更新 model_Q 的参数值。

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    深度强化学习之DQN实战

    DQN与环境交互部分 这里没有太多需要说明的,就是按照算法流程编写。 上一篇文章提到,我们引入两个CNN来降低当前Q值和目标Q值的相关性,提高了算法的稳定性,所以接下来我们就来搭建这两个神经网络。 而eval_net用来预测q_eval,这个神经网络拥有最新的神经网络参数。这两个神经网络结果是完全一样的,只是里面的参数不同。 ? 这是因为DQN中的input数据是一步步改变的,而且会根据学习情况,获取到不同的数据,所以这并不像一般的监督学习,DQN的cost曲线就会有所不同了。 而每1000step后target_net神经网络参数就更新一次,导致evaluate_net收敛的目标发生变化,会导致性能上的波动。

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    开源 | OpenAI基准DQN及其三个变体:通过最佳实践确保DQN正确性

    本文包含一些修改强化学习算法实现的最佳实践方法以及 DQN 发布的一些细节内容。 这又会带来这方面的问题:在 Seaquest 运行 DQN 算法时,我们注意到我们的部署表现很差。 这次发布包括: DQN:这个强化学习算法可以将 Q-Learning 和深度神经网络结合起来,让强化学习在复杂、高维环境中工作,比如游戏或者机器人技术。 Doubel Q Learning:有时,现有 DQN 算法容易过高评估与特定行动有关的值,纠正这个问题。 Dueling DQN: 神经网络一分为二,一个学习评估每个时间步的值,另一个计算每一个步骤的潜在优势,然后结合成一个单独的 action-advantage Q 函数。

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    SSD目标检测系统系统结构网络训练

    system.png SSD识别系统也是一种单步物体识别系统,即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行,其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出,还来自于神经网络的中间结果 该系统分为以下几个部分: 神经网络部分:用作特征提取器,提取图像特征 识别器:根据神经网络提取的特征,生成包含物品位置和类别信息的候选框(使用卷积实现) 后处理:对识别器提取出的候选框进行解码和筛选(NMS ),输出最终的候选框 神经网络 ? network.PNG 该系统的网络结构如上图所示基本网络为VGG-16网络,VGG-16网络由一系列3x3卷积顺序连接构成,在conv5_3层卷积之前,共有4个stride=2的最大值池化,因此该层的输出的长和宽比原始输入缩小 在基础网络之后,还有如下的网络结构: 名称 输入 kernel尺寸 stride padding 输出 是否输出 conv6 512x19x19 1024x512x3x3 1 1 1024x19x19

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    VoVNet:实时目标检测的新backbone网络

    来源 | 机器学习算法工程师 作者 | 我是小将 目前基于深度学习的目标检›测模型无不依赖CNN分类网络来作为特征提取器,如SSD采用VGG,YOLO采用DarkNet,Faster R-CNN采用ResNet ,我们一般称这些网络目标检测模型的backbone。 ResNet是目标检测模型最常用的backbone,DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强,而且其参数更少,计算量(FLOPs)也更少,用于目标检测虽然效果好,但是速度较慢,这主要是因为DenseNet VoVNet就是为了解决DenseNet这一问题,基于VoVNet的目标检测模型性能超越基于DenseNet的模型,速度也更快,相比ResNet也是性能更好。 高效网络设计要素 在设计轻量级网络时,FLOPs和模型参数是主要考虑因素,但是减少模型大小和FLOPs不等同于减少推理时间和降低能耗。

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