RL论文阅读【四】Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning(Double DQN),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
这篇论文有五个贡献。 首先,展示了为什么 Q Learning存在高估的问题。 其次,通过分析 Atari 游戏的价值估计,发现这些高估在实践中比之前认为的更为普遍和严重。 第三,证明可以使用Double Q-Learning 学习有效地减少高估,从而使学习更加稳定和可靠。 第四,提出了一种Double DQN具体实现,它使用 DQN 算法的现有架构和...
DQN引入了experience replay和target network两个创新点,前者不过多阐述,后者则凸显了与standard Q-learning之间的区别(见(3)与(4)的区别),即TD target是由target network计算的,target network的参数为 θt− ,每隔C steps由 θt 进行更新。至于引入target network的原因见原文与中文分析: This instability(dive...
本论文由DeepMind发表于2015年NIPS的一篇论文,作者Hasselt。 前言: Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在,而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼近,该过程目标是为了最大的累计期望奖励,而在这个过程中产生了正向偏差。而本文章作者巧妙的是...
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。
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...
简介:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。 Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上,之前是不知道是否这样的过高估计...
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)。
简介:【5分钟 Paper】Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 论文题目:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 所解决的问题? Q-Learning算法中存在动作值函数过估计(overestimate action values)的问题(因为其更新方程中包含一个maximization动作值函数的一项),那这样的过估计问题是否会...
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 ...