double DQN中的softmax软目标更新策略的参数是怎么确定的?
时间: 2023-06-12 16:04:07 浏览: 82
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。
相关问题
什么是double dqn
Double DQN(Double Deep Q-Network)是深度 Q 网络的一种改进算法,用于解决深度 Q 网络中的过度估计问题(overestimation problem)。在标准的深度 Q 网络中,用于计算 Q 值的目标网络和行动选择网络是相同的,这可能导致 Q 值的过度估计。Double DQN 通过使用两个网络,一个用于选择行动,另一个用于估计 Q 值,来解决这个问题。具体而言,Double DQN 从目标网络中选择最大 Q 值对应的行动,然后用行动选择网络估计该行动的 Q 值,从而减少了过度估计的可能性。这种技巧被证明可以提高深度 Q 网络的性能,尤其是在处理大型状态空间和高维行动空间的问题时。
double DQN
Double DQN 是一种增强学习算法,它是对 Deep Q-Network (DQN) 的改进。DQN 是一种使用神经网络来近似 Q-值函数的算法,被广泛应用于强化学习任务中。
在传统的 DQN 中,使用一个单一的神经网络来评估不同动作的 Q-值。然而,这种方法容易导致过高估计 Q-值,因为神经网络的训练过程中会引入一定的噪音。过高估计 Q-值可能会导致训练不稳定,甚至无法收敛。
Double DQN 通过引入一个目标网络来解决这个问题。目标网络是一个与原始神经网络相互独立的网络,用于评估下一个状态的最大 Q-值。在每个训练步骤中,使用目标网络来选择下一个动作,并使用原始神经网络来评估该动作的 Q-值。这样可以减少过高估计 Q-值的问题,提高训练的稳定性和性能。
总结一下,Double DQN 是通过使用目标网络来减少过高估计 Q-值的问题,从而改进了传统的 DQN 算法。
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