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深度Q學習的二次主動采樣方法
趙英男; 劉鵬; 趙巍; 唐降龍 哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院模式識別與智能系統研究中心; 哈爾濱150001
關鍵詞：優先經驗回放 深度q網絡 累積回報
摘要：實現深度Q學習的一種方式是深度Q網絡(Deep Q-networks,DQN).經驗回放方法利用經驗池中的樣本訓練深度Q網絡,構造經驗池需要智能體與環境進行大量交互,這樣會增加成本和風險.一種減少智能體與環境交互次數的有效方式是高效利用樣本.樣本所在序列的累積回報對深度Q網絡訓練有影響.累積回報大的序列中的樣本相對于累積回報小的序列中的樣本更能加速深度Q網絡的收斂速度,并提升策略的質量.本文提出深度Q學習的二次主動采樣方法.首先,根據序列累積回報的分布構造優先級對經驗池中的序列進行采樣.然后,在已采樣的序列中根據樣本的TD-error(Temporal-difference error)分布構造優先級對樣本采樣.隨后用兩次采樣得到的樣本訓練深度Q網絡.該方法從序列累積回報和TD-error兩個方面選擇樣本,以達到加速深度Q網絡收斂,提升策略質量的目的.在Atari平臺上進行了驗證.實驗結果表明,用經過二次主動采樣得到的樣本訓練深度Q網絡取得了良好的效果.
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