Python-DQN代码阅读(7)

深度强化学习是近年来在人工智能领域的一项重要研究，其通过将深度学习与强化学习相结合，让机器能够学习在不同环境下获得最大回报的策略。在深度强化学习中，常常需要使用到一些常见的技术，如设置ε值、设置时间步长总数、主循环贯穿整个回合、跟踪时间步长和更新目标网络等。 首先，我们来看一下如何设置ε值。其中ε值代表了深度强化学习模型在选择行动时探索新行动的概率。在训练初期，我们希望模型更多地去尝试新的行动，因此ε值应该较大，随着训练的进行，我们希望模型能够逐渐稳定，因此ε值应该逐渐减小。下面是具体的代码实现： if (train_or_test == 'train'): # 计算训练初期和训练后期的 epsilon 值的差值 delta_epsilon1 = (epsilon_start - epsilon_end[0]) / float(epsilon_decay_steps[0]) delta_epsilon2 = (epsilon_end[0] - epsilon_end[1]) / float(epsilon_decay_steps[1]) if (train_from_scratch == True): # 若从头开始训练，则将当前的 epsilon 设为初始值 self.epsilon = epsilon_start # 计算当前的 epsilon 值 if (self.total_t < epsilon_decay_steps[0]): self.epsilon -= delta_epsilon1 elif (self.total_t < epsilon_decay_steps[0] + epsilon_decay_steps[1]): self.epsilon -= delta_epsilon2 else: self.epsilon = epsilon_end[1] 可以看到，代码中根据训练的进度计算出了当前的ε值，并随着训练进度的不断更新而进行动态调整。 其次，我们需要设置时间步长总数。时间步长主要用于标识当前在学习过程中走过了多少个状态-行动对。在深度强化学习中，通常需要将整个学习过程分为多个回合，在每个回合中进行多次的状态-行动更新。下面是具体的代码实现： # 设置时间步长总数 self.total_t = 0 while self.total_t < max_total_t: # 每个回合开始前需要初始化状态 self.state = self.env.reset() # 主循环贯穿整个回合 for t in range(self.max_episode_length): # 记录时间步长 self.total_t += 1 # 根据当前状态选择行动 action = self.select_action(state=self.state) # 执行行动，观察环境反馈 next_state, reward, done, info = self.env.step(action) # 记录状态-行动对并更新策略 self.replay_buffer.append((self.state, action, next_state, reward, done)) self.update_policy() # 更新目标网络 if (self.total_t % target_network_update_freq == 0): self.update_target_network() # 更新当前状态 self.state = next_state # 若当前环境已经结束，则进入下一个回合 if done: break 从代码实现可以看到，每个回合开始前需要初始化状态，并在主循环中进行多次状态-行动的更新，并根据总时间步长的变化来进行不同的操作。 最后，还需要实现跟踪时间步长和目标网络的更新。跟踪时间步长的代码实现比较简单，只需要在每个状态-行动更新时记录当前的时间步长即可。而目标网络的更新则需要定期将当前的策略网络复制给目标网络，以保证目标网络的更新速度与策略网络相匹配。下面是具体实现： # 跟踪时间步长 self.total_t += 1 # 更新目标网络 if (self.total_t % target_network_update_freq == 0): self.update_target_network() 综上所述，深度强化学习中常用的一些技术包括设置ε值、设置时间步长总数、主循环贯穿整个回合、跟踪时间步长和更新目标网络等。这些技术在实践中的应用能够提高深度强化学习模型的学习效率和性能。