经验优先回放per应该加到神经网络的那里

实现经验优先回放的步骤

为了实现经验优先回放（Experience Replay），我们需要按照以下步骤进行操作：

接下来，我将逐步解释每个步骤需要完成的操作，并提供相应的代码和注释。

第一步：创建记忆回放缓冲区

在实现经验优先回放之前，我们首先需要创建一个记忆回放缓冲区。这个缓冲区将用于存储在训练过程中观察到的经验。

# 创建记忆回放缓冲区
class ReplayBuffer:
    def __init__(self, size):
        self.buffer = deque(maxlen=size)  # 使用双端队列来实现缓冲区

第二步：收集经验并存储到缓冲区

在每次与环境进行交互时，我们需要收集当前的观察、行动、奖励、下一个观察和完成标志，并将它们存储到记忆回放缓冲区中。

# 收集经验并存储到缓冲区
def collect_experience(self, observation, action, reward, next_observation, done):
    experience = (observation, action, reward, next_observation, done)
    self.buffer.append(experience)

第三步：从缓冲区中随机抽取一批经验

经验优先回放中的重要一步是从缓冲区中随机抽取一批经验来训练神经网络。这样做的好处是可以打破经验的相关性，并且增加样本的多样性。

# 从缓冲区中随机抽取一批经验
def sample_experience(self, batch_size):
    batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
    return zip(*batch)

第四步：对抽取的经验进行训练

一旦我们从缓冲区中抽取了一批经验，我们就可以使用这些经验来训练神经网络。具体的训练过程将取决于您使用的神经网络架构和优化算法。

# 对抽取的经验进行训练
def train(self, observations, actions, rewards, next_observations, dones):
    # 根据抽样的经验更新神经网络的参数
    # ...

请注意，这里的代码只是一个示例，具体的训练过程会根据实际情况而有所不同。

第五步：重复步骤3-4直到满足停止条件

最后一步是重复步骤3和4，直到满足停止条件。停止条件可以是达到预定的训练轮数或达到一定的性能指标。

# 重复步骤3-4直到满足停止条件
while not stop_condition:
    observations, actions, rewards, next_observations, dones = buffer.sample_experience(batch_size)
    buffer.train(observations, actions, rewards, next_observations, dones)
    # 更新停止条件
    # ...

以上就是实现经验优先回放的完整步骤。通过按照这个流程进行操作，我们可以有效地利用经验缓冲区来训练神经网络，并提升算法的性能。

希望这篇文章能够帮助你理解如何实现经验优先回放。如果你有任何问题，请随时提问。