Double Q-Learning是一种用于减少过估计问题的经典方法。其基本思想是分离动作选择和价值估计。它使用两个独立的Q值表: 一个表用于选择动作; 另一个表用于计算目标值。 Double Q-Learning的目标值公式为: y_t^{DoubleQ} = r_t + \gamma Q_2(s_{t+1}, \arg\max_a Q_1(s_{t+1}, a)) 通过这种...
而本文章作者巧妙的是使用了两个估计器(double estimator)去计算Q-learning的值函数,作者将这种方法定义了一个名字叫“Double Q-learning”(本质上一个off-policy算法),并对其收敛过程进行了证明(缺点:当然double Q-learning算法有时会低估动作值,但不会像Q学习那样遭受过高估计) 1. 问题及原因 "过估计" (...
Q(s,a)←Es[r+γ⋅Eϵ[maxa(Q(s,a)+ϵ)]] 接下来注意到max(x1,x2,⋯,xN)是个凸函数,那么用Jensen不等式: Eϵ[maxa(Q(s,a)+ϵ)]≥maxa(Q(s,a)+Eϵ[ϵ])=maxaQ(s,a) 也就是说,Q-learning中实际更新的Q值会比预想中的大,所有的行为被都估大也就算了,但如果这种偏高对于...
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...
Double DQN(双重深度Q网络)是深度强化学习中用于解决Q-learning过估计问题的改进算法,通过解耦动作选择与价值评估提升稳定
实战结果如下图所示,图中的DDQN算法最后收敛回报明显大于DQN,并且在实验过程中,可以发现DQN算法容易陷入局部的情况,其问题主要在于Q-Learning中的最大化操作,Agent在选择动作时每次都取最大Q值得动作,对于真实的策略来说,在给定的状态下并不是每次都选择Q值最大的动作,因为一般真实的策略都是随机性策略,所以在这里目...
Double Q-learning 关于基于价值表格的方法的 折扣因子γ 步长α ε 选择 的探讨。 关于折扣因子γ出现的问题: 在训练时候,一直设置的折扣因子为1.0,因为看到了状态值函数V的分布很合理且均匀,就没有修改,以至于后面压根忘记修改gama这个事情了,后面发现虽然状态值函数依旧有较好的收敛趋势,但是就算ε已经很小了,小人...
本文是Google DeepMind于2015年12月提出的一篇解决Q值"过估计(overestimate)"的文章,发表在顶级会AAAI上,作者Hado van Hasselt在其2010年发表的Double Q-learning算法工作的基础上结合了DQN的思想,提出了本文的state-of-the-art的Double DQN算法。给出了过估计的通用原因解释和解决方法的数学证明,最后在Atari游戏上有...
1. Q-learning基础介绍 Q-learning是一种基于价值的强化学习算法,其核心目标是学习一个动作价值函数Q(s, a),表示在当前状态s下执行动作a的期望累计回报。Q-learning通过一个迭代过程更新动作价值函数,以逼近最优策略。其学习过程包括以下关键步骤: 状态:智能体所处的环境状态。
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...