【TensorFlow深度学习】使用TensorFlow实现双DQN与优先级经验回放
使用TensorFlow实现双DQN与优先级经验回放
- 使用TensorFlow实现双DQN与优先级经验回放：强化学习的高级策略探索
- 双DQN算法简介
- 优先级经验回放
- 代码实现
- 结语
使用TensorFlow实现双DQN与优先级经验回放：强化学习的高级策略探索
在深度强化学习领域，双深度Q网络(Double Deep Q-Network, DDQN)与优先级经验回放(Perse Experience Replay)机制是提升学习效率与稳定性的两项关键技术。本文将深入解析双DQN的原理，介绍优先级经验回放的重要性，并通过TensorFlow的代码实例，展现如何结合两者实现高效的学习系统，为复杂决策问题提供解决方案。
双DQN算法简介
双DQN旨在解决标准DQN中的过估计问题，通过分离动作选择与动作评价过程，提高学习的准确性。具体而言，它引入了两个网络：一个用于决策（选择动作），另一个用于评估（计算Q值）。更新时，动作由决策网络选择，但其Q值由评价网络评估，减少了过估计倾向。
优先级经验回放
优先级经验回放通过赋予重要经验（导致高收益或意外结果的事件）更高的采样概率，提高学习效率。它基于每个经验的TD误差（或重要性）建立优先级，使得学习过程聚焦于更有价值的信息。
代码实现
假设使用TensorFlow 2.x版本，环境为OpenAI Gym的CartPole-v0。
import numpy as np