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Deep Q Network
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2025年5月17日 (六) 21:36的版本
删除7字节
、
2025年5月17日 (六) 21:36
→具体算法及其训练流程
第128行:
第128行:
(4)经验回放与网络更新:
(4)经验回放与网络更新:
随机采样:从D中均匀抽取小批量转移(ϕ<sub>j</sub>,a<sub>j</sub>,r<sub>j</sub>,ϕ<sub>j+1</sub>)。
随机采样:从D中均匀抽取小批量转移(ϕ<sub>j</sub>,a<sub>j</sub>,r<sub>j</sub>,ϕ<sub>j+1</sub>)。
−
目标Q值计算: <math> y_{j} = r_{j} +
/gamma
/max_{a} Q^{-}(ϕ_{j+1}, a) </math>
+
目标Q值计算: <math> y_{j} = r_{j} +
ɤ
/max_{a} Q^{-}(ϕ_{j+1}, a) </math>
−
梯度下降: <math> {
/Delta_
{/theta} }1/ {|B|} {/sum} (y_j-Q(ϕ_j,a_j;θ)^2 </math>
+
梯度下降: <math> {
∇_
{/theta} }1/ {|B|} {/sum} (y_j-Q(ϕ_j,a_j;θ)^2 </math>
(5)目标网络同步:
(5)目标网络同步:
每隔C步将主网络参数θ复制至目标网络Q<sup>-</sup>,即θ<sup>-</sup>←θ。
每隔C步将主网络参数θ复制至目标网络Q<sup>-</sup>,即θ<sup>-</sup>←θ。
DeepQ
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