estimation_step详细一点
时间: 2023-07-31 13:04:02 浏览: 39
`estimation_step` 是DQN算法中的一个参数,用于计算多步回报。在标准的单步回报中,智能体只能考虑当前时刻的奖励,而没有考虑未来时刻的奖励。这种方法的缺点是无法充分利用未来奖励的信息,可能导致学习效率低下。
为了解决这个问题,DQN算法引入了多步回报的概念。具体来说,多步回报是指在当前时刻,智能体考虑未来 $n$ 个时刻的奖励,然后将这些奖励加权求和,得到一个多步回报的估计值。这个估计值可以更好地反映未来奖励的价值,从而提高学习效率。
`estimation_step` 就是指计算多步回报时考虑的未来时刻的数量 $n$。通常情况下,$n$ 的取值范围在1到10之间,具体取值需要根据具体问题和实验结果进行调整。
相关问题
ts.policy.DQNPolicy(net, optim, discount_factor=0.9, estimation_step=estimation_step, target_update_freq=320)的DQN执行过程是怎样的
`ts.policy.DQNPolicy`是Tianshou库中的一个类,它的作用是实现DQN算法的执行过程。具体来说,`DQNPolicy`的执行过程如下:
1. 获取当前状态(state);
2. 使用当前策略网络(policy_net)对状态进行前向传播,得到当前状态下每个动作(action)的Q值;
3. 根据一定的策略(如贪心策略)选择当前状态下的动作;
4. 执行该动作,观察环境反馈(包括奖励和下一个状态);
5. 将当前状态、动作、奖励和下一个状态存储到经验回放缓冲区中;
6. 从经验回放缓冲区中随机取出一批经验,计算当前状态下每个动作的Q值(即评估网络值)和目标状态下每个动作的Q值(即目标网络值);
7. 计算损失函数并更新策略网络的参数;
8. 如果当前步数是目标网络更新步数的倍数,则使用当前策略网络更新目标网络。
其中,参数`net`是策略网络,参数`optim`是优化器,`discount_factor`是折扣因子,`estimation_step`是n-step TD估计中的n,`target_update_freq`是目标网络更新的频率。
policy = ts.policy.DQNPolicy(net, optim, discount_factor=0.9, estimation_step=estimation_step, target_update_freq=320)的各个参数是什么意思
这是一个深度强化学习中的DQN算法的策略函数,其中各个参数的含义如下:
- `net`: 神经网络模型,用于近似值函数;
- `optim`: 优化器,用于更新神经网络模型的参数;
- `discount_factor`: 折扣因子,用于衡量未来奖励的价值,通常取值为0.9到0.99之间;
- `estimation_step`: 估计步数,用于计算多步回报,通常取值为1到10之间;
- `target_update_freq`: 目标网络更新频率,即每隔多少步更新一次目标网络,通常取值为100到1000之间。
这些参数的设置会影响DQN算法的性能和收敛速度。