A réseau cible is a type of réseau neuronal commonly used in the field of apprentissage par renforcement, particularly in algorithms comme Deep Q-Networks (DQN). Its primary purpose is to stabilize the training process by providing a more consistent set of value estimates for sélection d’action.
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 fonction de valeur (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.
Le réseau cible est généralement une copie du réseau principal (souvent appelé le réseau en ligne), mais il est mis à jour moins fréquemment. Pendant l'entraînement, le réseau en ligne est utilisé pour sélectionner les actions et générer des Q-valeurs (estimations de valeur), tandis que le réseau cible est utilisé pour calculer les Q-valeurs cibles pour la mise à jour du réseau en ligne. Cela signifie que le réseau cible fournit un point de référence stable pour les mises à jour, réduisant le risque de changements brusques causés par des fluctuations des estimations de Q.
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 politique optimale plus efficacement.
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.