Value-Based Reinforcement Learning(2)

Temporal Difference (TD) Learning

上节已经提到了如果我们有DQN,那么agent就知道每一步动作如何做了,那么DQN如何训练那?这里面使用TD算法。

简略分析:

U_{t} = R_t +\gamma R_{t+1} +\gamma ^2R_{t+2} + \gamma^3R_{t+3} + ... \newline U_t = R_t + \gamma U_{t+1}

Q(s_t, a_t;w)E(U_t)的估计

Q(s_{t+1}, a_{t+1}; w)E(U_{t+1})的估计

所以:

Deep Reinforcement Learning :  Q(s_t, a_t; w) \approx r_t + \gamma * Q(s_{t+1}, a_{t+1}; w)

Prediction  : Q(s_t, a_t;w_t)

TD Target : y_t = r_t + \gamma Q(s_{t+1}, a_{t+1};w_t)

Loss : L_t = 1/2 [Q(s_t, a_t;w_t) - y_t]^2

Gradient Desent : w_{t+1} = w_{t}- \alpha \frac{\partial L_t}{\partial w}|w=w_t,做梯度下降是为了让loss减少

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