关键词:
深度强化学习
经验回放
样本效率
双经验池机制
摘要:
在深度强化学习领域,特别是在高维连续的任务中,如何高效利用有限的训练数据,避免过拟合,同时提高模型的泛化能力,是一个重要的研究课题.传统的强化学习算法通常采用单一经验池机制,这种方法在处理高维连续状态和动作空间时,往往面临探索效率低下和样本利用率不足的问题.一种基于样本独特性的强化学习经验回放机制DER (distinctive experience replay)被提出,该机制通过选择具有显著独特性的样本进行经验回放, DER的核心思想是在训练过程中识别并选择具有显著独特性的样本,将其存储在专门的独特性样本经验池中.该机制不仅能够有效利用多样化的样本,避免神经网路过拟合,还能提高智能体在复杂环境中的学习效率和决策质量.实验结果表明, DER在经典强化学习环境中显著提高了智能体的学习效率和最终性能.