【摘 要】
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针对深度Q网络(DQN)应用中基于python数据结构直接实现的经验回放过程时常成为性能瓶颈,提出一种具有高性能及通用性的经验回放模块设计方案。该设计方案具有两层软件结构:底
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2016J01294)~~
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针对深度Q网络(DQN)应用中基于python数据结构直接实现的经验回放过程时常成为性能瓶颈,提出一种具有高性能及通用性的经验回放模块设计方案。该设计方案具有两层软件结构:底层的功能内核由C++语言实现,以提供较高的执行效率;上层则由python语言编写,以面向对象的方式封装模块功能并提供调用接口,使模块具有较高易用性。针对经验回放所涉及的关键操作,一些技术细节被充分研究和精心设计,例如,将优先级回放机制作为附属组件与模块的主体运行逻辑分离,将样本的可抽取性验证提前到样本记录操作中进行,使用高效的样本淘汰
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