DDQN算法进行梯度下降时,参数更新表达式维数不匹配
时间: 2024-12-16 22:15:14 浏览: 3
DDQN(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种结合了深度学习和强化学习的策略优化算法,主要用于解决连续动作空间的问题。在传统Q-learning的基础上,它引入了一个分开的网络结构,一个叫做目标网络(target network),用于计算目标值,另一个网络称为在线网络(current network),负责实时决策。
在更新Q值函数时,通常会使用经验回放buffer来收集状态、动作、奖励以及下一个状态的数据。当我们从buffer中随机抽取一个样本时,如果使用标准的Q-learning的参数更新公式,可能会遇到维度不匹配的问题,因为目标Q值(Q_target)是基于当前网络(online network)评估的,而我们试图更新的是在线网络的权重。
DDQN避免这种维度不一致的方式是在更新时采取"一次步长的延迟"(one-step temporal difference),即只用目标网络的当前步骤后的预测奖励加上discounted reward作为目标值,而不是直接用所有时间步的目标Q值。所以更新公式通常是这样的:
```python
new_q = r + gamma * max_{a'} Q'(s', a'; theta^-) // 使用目标网络
delta = new_q - Q(s, a; theta) // 更新差值
theta <- theta + alpha * delta * grad(Q; s, a) // 更新在线网络参数
```
其中,`theta^`表示目标网络的参数,`theta`表示在线网络的参数。通过这种方式,DDQN能够在两个网络之间保持一定的稳定性,同时有效地处理连续控制任务。
阅读全文