QR-DQN(Quantile Regression DQN)是由DeepMind开发的一种增强学习算法,它在经典的DQN(Deep Q-Network)算法基础上进行了改进。这种算法的核心在于使用量子回归(Quantile Regression)来预测每个动作的值分布,而不是只预测一个期望值。这使得算法可以更好地处理环境中的不确定性和变化,提高学习效率和性能。
从第一性原理出发,QR-DQN的核心步骤主要包括:
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量子回归表示:在传统的DQN中,神经网络输出一个单一的预测值(即Q值)来代表每一个动作的期望回报。而在QR-DQN中,网络将输出一系列的值(量子点),这些值代表了动作值分布的不同分位点。这些分位点的数量是预先设定的,例如可以是50或100个分位点。
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量子回归损失函数:QR-DQN使用量子回归损失来训练神经网络。这个损失函数考虑了预测分位点与实际回报之间的误差,使用分位数误差(Quantile Huber loss)来计算损失。这种损失函数对异常值具有较好的鲁棒性,并能有效地学习概率分布。
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样本更新规则:QR-DQN使用与DQN相同的经验回放机制,但在更新样本时,它会针对每个动作的分位点分别计算损失并更新。这种方法可以更细致地调整网络对不同概率水平的预测,使其更加精确地反映可能的回报分布。
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探索策略:和DQN一样,QR-DQN通常使用ε-贪婪策略进行探索,这意味着大部分时间选择当前估计最优的动作,而有一定概率(ε)随机选择其他动作,以此来探索可能的更好的策略。
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目标网络:QR-DQN维护一个目标网络来稳定训练过程。这个网络的参数定期从主网络复制过来,但不参与每步的更新,其主要用于计算目标值,以减少学习过程中的震荡和不稳定性。
通过这些步骤,QR-DQN不仅可以更准确地估计动作值,而且能够捕捉到潜在的环境不确定性,提供更鲁棒的学习表现。这使其在面对具有高度随机性和复杂性的任务时表现出色。