self.memory = np.zeros((self.memory_size, self.n_features * 2 + 3)) 解释
时间: 2024-04-17 18:23:18 浏览: 23
这行代码是在DQN中创建了一个用于存储经验回放的记忆库。记忆库是用于存储智能体与环境交互过程中的经验数据,以便后续进行经验回放训练。
np.zeros((self.memory_size, self.n_features * 2 + 3))创建了一个形状为(self.memory_size, self.n_features * 2 + 3)的全零矩阵。这个矩阵的每一行代表一个经验样本,每个经验样本包含了(self.n_features * 2 + 3)个元素。
在DQN中,每个经验样本通常包含当前状态、采取的动作、获得的奖励、下一个状态和一个标志位(用于标记经验是否有效,例如是否达到了回放的要求)。这些元素组合在一起构成了经验样本。
通过创建全零矩阵来初始化记忆库,为后续的经验回放训练做准备。在智能体与环境交互过程中,每次产生一个新的经验样本,会将其存储到记忆库中,以便后续的训练过程中使用。
相关问题
解释这段代码self.memory = np.zeros((self.memory_size, n_features * 2 + 2))
这段代码创建了一个大小为(self.memory_size, n_features * 2 + 2)的全零矩阵,并将其赋值给self.memory。其中,n_features是输入数据的特征数量,2表示动作的数量(假设这是一个二元动作空间),+2表示每个状态和动作对应的奖励和下一个状态。因此,矩阵的每一行代表一个状态,其中前n_features列表示当前状态的特征,接下来的两列表示采取的动作,最后两列分别表示奖励和下一个状态。这个矩阵是用于存储智能体的经验回放数据,以便于后续的学习和训练。
self.tree = np.zeros(2 * capacity)
这段代码看起来是在初始化一个大小为 2 * capacity 的零数组,并将其赋值给 self.tree。通常来说,这种情况下的数组是用来实现二叉树或者其它树形结构的数据结构,因为树的节点数通常是 2 的幂次方,所以数组大小为 2 * capacity。在这种数据结构中,数组中的每个元素都代表了树的一个节点,而数组的索引则对应着节点在树中的位置。这里的 np.zeros() 函数是用来创建一个全为 0 的数组的。
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