dqn不收敛一直震荡怎么办
时间: 2023-08-18 15:04:18
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用Matlab编写的DQN算法
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DQN(Deep Q-[network](https://wenku.csdn.net/doc/6412b476be7fbd1778d3facd?spm=1055.2569.3001.10083))是一种[深度强化学习](https://wenku.csdn.net/doc/64685daf543f844488b944a7?spm=1055.2569.3001.10083)算法,用于解决离散动作空间的强化学习问题。如果你的DQN算法不收敛且一直震荡,可能是由于以下几个原因:
1. 超参数设置不合适:DQN算法中有一些关键的超参数,如学习率、折扣因子、经验回放缓冲区大小等。你可以尝试调整这些超参数的值,以找到更合适的组合。
2. 网络结构设计不合理:DQN算法使用了一个神经网络来估计动作值函数。如果网络的结构设计不合理,比如层数太少或太多,可能导致算法不稳定。你可以尝试修改网络结构,增加或减少隐藏层的数量和大小。
3. 经验回放缓冲区样本选择问题:DQN算法使用经验回放缓冲区来随机选择训练样本。如果你的缓冲区中有很多相似的样本,可能导致算法震荡。你可以尝试增加样本的多样性,例如使用优先级经验回放或其他采样方法。
4. 目标网络更新频率不合适:DQN算法使用目标网络来稳定训练过程。如果目标网络的更新频率太高或太低,都可能导致算法不收敛。你可以尝试调整目标网络的更新频率,以寻找更合适的值。
5. 奖励设计不合理:DQN算法对于奖励的设计非常敏感。如果奖励的设计不合理,可能导致算法无法学到有效的策略。你可以尝试修改奖励函数,或者使用其他的[强化学习算法](https://wenku.csdn.net/doc/21qpkuhc68?spm=1055.2569.3001.10083)进行比较。
以上是一些可能导致DQN算法不收敛且震荡的原因和解决方法,希望对你有帮助!
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