从图中可以看出, 训练时 DQN 估计的 Q 值是大大高于实际值的。 Overestimation 原因 问题出在我们利用 Target Network 计算 Target Q Value的时候:我们利用Target Network 选择了 , 同时,我们又用选择出来的 在Target Network 中计算 Q value。 这意味着, 我们在每一步, 都会选择最大的 Q Value。 但实际上,...
一般来说Q-learning方法导致overestimation的原因归结于其更新过程,其表达为: Q_{t+1}\left(s_{t}, a_{t}\right)=Q_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)+\alpha_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)\left(r_{t}+\gamma \max {a} Q{t}\left(s_{t+1}, a\right)-Q_{t}\left(s_{t},...
<center>图2-2 本节Deep-Q Network卷积过程示意图</center> 2.2.2 Double DQN agent 在普通的DQN agent中,只有一个Q-Network用于估计动作价值函数时,存在过估计问题,会导致学习到的策略不稳定。Hasselt等人2015年提出的Double Q-Learning很好缓解了过估计问题[ Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning]...
在Double Q-learning中，通过保持两个独立的值函数估计，把贪婪更新与值函数分离开来，每个估计都用于更新...
在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN)。
Double Q-learning (2)和(3)中的标准Q学习和DQN中的最大运算符使用相同的价值来选择和评估动作。这使得它更有可能选择高估的价值,从而导致过度乐观的价值估计。为了防止这种情况,我们可以将选择与评估分离。这就是双重Q学习背后的理念(van Hasselt, 2010)。
在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN)。
deep q-learning就是使用一个神经网络作为估计函数来估计 ,DQN使用了两个关键的方法来增加效果,一是:使用一个target network,二是使用了experience replay,目的都是为了增强会价值函数拟合的稳定性。 2.2 Double Q-learning 在Q-learning中使用的最大值操作,使用相同的value来进行选择动作和估计动作,因此估计的价值会...
在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN)。 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN...
Self Learning AI-Agents Series — Table of Content Part I: Markov Decision Processes Part II: Deep Q-Learning Part III: Deep (Double) Q-Learning (This article) Part IV: Policy Gradients for Continues Action Spaces Part V: Dueling Networks Part VI: Asynchronous Actor-Critic Agents …...