PER-DQN是什么
时间: 2023-12-24 19:24:46 浏览: 30
根据提供的引用内容,没有直接提到PER-DQN。但是可以根据引用中提到的Ensemble-DQN和Averaged-DQN来推测PER-DQN的含义。PER-DQN是Prioritized Experience Replay Deep Q-Network的缩写,是一种基于经验回放的深度强化学习算法。与传统的DQN算法不同,PER-DQN使用优先级队列来存储经验,以便更有效地学习重要的经验。在PER-DQN中,经验被赋予不同的优先级,优先级高的经验被更频繁地抽样以便更好地学习。因此,PER-DQN在学习效率和性能方面优于传统的DQN算法。
相关问题
RA-DQN算法是什么意思
RA-DQN算法是指Reward Augmented Deep Q-Network,即奖励增强深度Q网络算法。这一算法是对传统的DQN算法进行改进,通过引入奖励增强的方法来提高算法的性能。在传统的DQN算法中,智能体只能通过环境给予的奖励信号进行学习,但是这种奖励信号往往不够明确和准确。而RA-DQN算法通过在训练过程中引入额外的奖励信号,来指导智能体的学习过程。这些额外的奖励信号可以是来自于人类专家的反馈,或者是通过其他方式生成的。通过引入奖励增强,RA-DQN算法可以更快地学习到更好的策略,并且在一些复杂的任务中取得更好的表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [通过深度Q网络DQN构建游戏智能体](https://blog.csdn.net/m0_52343631/article/details/130612146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [强化学习(三):Deep Q Network(DQN)算法](https://blog.csdn.net/zhm2229/article/details/99471120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Averaged-DQN
Averaged-DQN是一种基于深度强化学习的算法,它是对DQN算法的改进。Averaged-DQN使用了两个目标网络,一个是当前的目标网络,另一个是历史平均目标网络。在训练过程中,每次更新当前目标网络后,将其参数与历史平均目标网络的参数进行平均,得到新的历史平均目标网络。这样做的好处是可以减小目标网络的抖动,提高算法的稳定性和收敛速度。
在Averaged-DQN中,参数设置也有一些不同。两次目标网络的更新之间,只有1%的经验回放数据被替换,采样8%的经验数据进行训练。此外,Averaged-DQN还可以直接获得K-1的方差减少,每个样本之间是独立的,TAE之间不相关。