DQN是根据调整策略来减小损失函数值,还是根据损失函数值来更新策略?
时间: 2023-12-30 15:58:56 浏览: 24
DQN是根据损失函数值来更新策略。具体来说,DQN使用深度神经网络来估计Q值函数,并使用均方误差(MSE)损失函数来衡量预测Q值和真实Q值之间的差异。然后,DQN使用梯度下降算法来最小化损失函数,并更新策略以提高预测的准确性。因此,DQN是一种基于价值迭代的强化学习算法,它通过更新Q值函数来改善策略。
相关问题
double DQN中的softmax软目标更新策略的参数是怎么确定的?
在Double DQN中,使用softmax软目标更新策略来更新模型的参数。具体来说,这个策略的参数包括两个部分:温度参数tau和softmax函数的参数beta。其中,tau用于控制softmax函数输出的概率分布的平滑程度,而beta则用于调节不同动作的相对概率大小。
这些参数的确定通常是通过实验来进行的。其中,温度参数tau的选择可以参考先前的研究,例如使用0.1或0.01等常见的值。而softmax函数的参数beta则可以通过调整来获取最佳的性能。具体来说,可以通过网格搜索或随机搜索等方式在一定范围内搜索最优的beta值,例如在[0.1, 1]的范围内搜索。最终选择的参数应该能够在训练过程中平衡探索和利用之间的权衡,以达到最佳的性能。
DQN算法如何获取策略
DQN算法通过学习一个Q值函数来获取策略。具体来说,DQN算法使用神经网络来拟合Q值函数,输入为状态,输出为每个动作的Q值。在每个时间步,DQN算法使用ε-greedy策略选择动作,即以ε的概率随机选择一个动作,以1-ε的概率选择Q值最大的动作。然后,DQN算法使用选择的动作进行一步环境交互,得到下一个状态和奖励。根据这些信息,DQN算法更新神经网络的参数,使得神经网络的输出更接近于真实的Q值函数。通过不断地学习和更新,DQN算法可以获得最优策略。