A Zielnetzwerk is a type of neuronales Netzwerk commonly used in the field of Verstärkungslernen, particularly in algorithms wie Deep Q-Networks (DQN). Its primary purpose is to stabilize the training process by providing a more consistent set of value estimates for Aktionsauswahl.
In reinforcement learning, agents learn to make decisions by interacting with an environment and receiving feedback in the form of rewards. However, directly updating the Wertfunktion (which predicts the expected future rewards of actions) can lead to oscillations and instability during training. To mitigate this issue, the target network is introduced.
Das Zielnetzwerk ist typischerweise eine Kopie des primären Netzwerks (oft als Online-Netzwerk bezeichnet), das jedoch seltener aktualisiert wird. Während des Trainings wird das Online-Netzwerk verwendet, um Aktionen auszuwählen und Q-Werte (Wertschätzungen) zu generieren, während das Zielnetzwerk verwendet wird, um die Ziel-Q-Werte für die Aktualisierung des Online-Netzwerks zu berechnen. Das bedeutet, dass das Zielnetzwerk einen stabilen Referenzpunkt für die Aktualisierungen bietet und das Risiko drastischer Änderungen durch schwankende Q-Wert-Schätzungen verringert.
To maintain stability, the target network is updated periodically, often by copying the weights from the online network after a fixed number of training steps. This approach helps ensure that the learning process is more stable, allowing the agent to converge to an optimale Politik effektiver.
In summary, target networks play a crucial role in reinforcement learning by providing stability and consistency in value estimation, which is essential for the effective training of agents in dynamic environments.