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基于TD-error自适应校正的深度Q学习主动采样方法
被引量:
10
1
作者
白辰甲
刘鹏
+1 位作者
赵巍
唐降龙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期262-280,共19页
强化学习中智能体与环境交互的成本较高.针对深度Q学习中经验池样本利用效率的问题,提出基于TD-error自适应校正的主动采样方法.深度Q学习训练中样本存储优先级的更新滞后于Q网络参数的更新,存储优先级不能准确反映经验池中样本TD-erro...
强化学习中智能体与环境交互的成本较高.针对深度Q学习中经验池样本利用效率的问题,提出基于TD-error自适应校正的主动采样方法.深度Q学习训练中样本存储优先级的更新滞后于Q网络参数的更新,存储优先级不能准确反映经验池中样本TD-error的真实分布.提出的TD-error自适应校正主动采样方法利用样本回放周期和Q网络状态建立优先级偏差模型,估计经验池中样本的真实优先级.在Q网络迭代中使用校正后的优先级选择样本,偏差模型在学习过程中分段更新.分析了Q网络学习性能与偏差模型阶数和模型更新周期之间的依赖关系,并对算法复杂度进行了分析.方法在Atari 2600平台进行了实验,结果表明,使用TD-error自适应校正的主动采样方法选择样本提高了智能体的学习速度,减少了智能体与环境的交互次数,同时改善了智能体的学习效果,提升了最优策略的质量.
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关键词
样本优先级
TD-error校正
自适应
主动采样
深度Q学习
强化学习
下载PDF
职称材料
题名
基于TD-error自适应校正的深度Q学习主动采样方法
被引量:
10
1
作者
白辰甲
刘鹏
赵巍
唐降龙
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统研究中心
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期262-280,共19页
基金
国家自然科学基金项目(61671175
61672190)~~
文摘
强化学习中智能体与环境交互的成本较高.针对深度Q学习中经验池样本利用效率的问题,提出基于TD-error自适应校正的主动采样方法.深度Q学习训练中样本存储优先级的更新滞后于Q网络参数的更新,存储优先级不能准确反映经验池中样本TD-error的真实分布.提出的TD-error自适应校正主动采样方法利用样本回放周期和Q网络状态建立优先级偏差模型,估计经验池中样本的真实优先级.在Q网络迭代中使用校正后的优先级选择样本,偏差模型在学习过程中分段更新.分析了Q网络学习性能与偏差模型阶数和模型更新周期之间的依赖关系,并对算法复杂度进行了分析.方法在Atari 2600平台进行了实验,结果表明,使用TD-error自适应校正的主动采样方法选择样本提高了智能体的学习速度,减少了智能体与环境的交互次数,同时改善了智能体的学习效果,提升了最优策略的质量.
关键词
样本优先级
TD-error校正
自适应
主动采样
深度Q学习
强化学习
Keywords
sample priority
TD-error correction
adaption
active sampling
deep Q-learning
reinforcement learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TD-error自适应校正的深度Q学习主动采样方法
白辰甲
刘鹏
赵巍
唐降龙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
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