3. Double Q-learning算法 我们可以解释为 Q-learning学习其实使用单估计器(single estimate)去估计下一个状态:那么是 的一个估计,一般的,将期望理解为对同一实验的所有可能运行的平均,而不是(通常在强化学习环境中使用)对下一个状态的期望,根据原理部分,Double Q-learning将使用两个函数 和(对应两个估计器),并...
self.q_sa_double_best=np.zeros(48,dtype=int)foriinrange(48):self.q_sa_value_best[i]=3self.q2_sa_value_best[i]=3self.q_sa_double_best[i]=3defupdateQ_sa(self,ob_old,action,ob_new,reward,gama):# 取出 Q max(s',a')# D Q-learningq_sa_next=self.q2_sa_value[ob_new,self....
这是由于计算最优行动的Q与计算值的Q是同一个,从而偏差被放大了,打个不恰当的比方,切蛋糕和分蛋糕的都是同一个Q,那么蛋糕就天然分不匀了。既然如此,那不如将切蛋糕和分蛋糕的职能分开。Double Q-learning构建了两个Q逼近函数,由其中一个提供最优行动,另一个用来提供目标值,于是两个过程分离了。 Hasselt, H...
Silver 简述:文章指出,由于在拟合Q网络的过程中会不可避免地存在一些预估误差,使得Q-learning这个算法在采用bellman 方式更新的过程中把这些误差包含进来,从而导致过预估...,然后又想深入了解RL的同学来说,是一个很好的论文合集。文章涵盖了首次用神经网络结合强化学习的DQN算法,以及基于DQN算法做的一系列改进,涉及到...
In some stochastic environments the well-known reinforcement learning algorithm Q-learning performs very poorly. This poor performance is caused by large overestimations of action values. These overestimations result from a positive bias that is introduced because Q-learning uses the maximum action ...
Double Deep Q-Learning Netwok的理解与实现 作比较,注意可能不是同一个行动,然后进行误差反向传播 代码实现 代码基础框架来自于这篇博客。 Agent.py强化学习train.py训练 训练结果学习率是0.001,100个批次的训练...理论简介 Double DeepQ-LearningNetwok (DQN),基础理论来自于这篇论文。基础理论部分,参考这篇笔记...
双Q学习(DoubleQ-learning)是强化学习中Q-learning算法的一种变体。它主要是为了解决Q-learning算法在某些情况下可能高估状态-动作值(Q值)的问题。这种高估可能导致算法的不稳定和次优的策略选择。双Q学习通过使用两个独立的Q函数(通常称为Q表)来减轻这一问题。
Q-learning is a popular temporal-difference reinforcement learning algorithm which often explicitly stores state values using lookup tables. This implementation has been proven to converge to the optimal solution, but it is often beneficial to use a function-approximation system, such as deep neural ...
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Double Q-learning 在标准的 Q-learning 以及 DQN 上的 max operator,用相同的值来选择和评价一个 action。这使得其更偏向于选择 overestimated values,导致次优的估计值。为了防止此现象,我们可以从评价中将选择独立出来,这就是 Double Q-learning 背后的 idea。