双Q学习(Double Q-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。 详细回答 在标准的Q-learning中,你有一个Q表用于...
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...
\mathbb{E}\left[Q^B(s,a^\ast)\right]\leq\max_a \mathbb{E}\left[Q^B(s,a)\right] \\ 好在从结果看,Double Q-learning确实加快了值的收敛。蓝线策略非常矮,也就是说Double Q-table很快就意识到左转的期望收益是负值了,而红线对左转经过了漫长的探索。 示例实现中没有探索策略,因此“Q(A,left...
现在,这战胜了乐观主义,因为这就是发生的事情,你的Q函数可能过于乐观,或者悲观,或者其他,仅仅因为噪音和它们是如何训练的。也许Q函数中的一个可能会有几个更新,在这些更新中它的下一个状态变得很好,因此,由于它们所形成的移动错误,它太乐观了。现在,这里的想法是,如果你把一个动作之一,第一个最优的Q函数,说行...
双Q-学习 公式(2) 和 (3) 中,在标准的 Q-学习和 DQN 中的 max 操作使用同样的值来进行选择和衡量一个行动。这实际上更可能选择过高的估计值,从而导致过于乐观的值估计。为了避免这种情况的出现,我们可以对选择和衡量进行解耦。这其实就是双 Q-学习 (van Hasselt, 2010)。
强化学习Q-Learning Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作。Q-Learning的QTable标签更新公式:Q-Learning的计算步骤:1.判断在当前位置可以有几种操作;2.根据当前位置允许的操作选择...
REDQ 的全称是 Randomized Ensembled Double Q-Learning。 原文传送门 Anonymous Authors, RANDOMIZED ENSEMBLED DOUBLE Q-LEARNING: LEARNING FAST WITHOUT A MODEL, In submission to ICLR 2021 特色 这是一篇最新的 ICLR 投稿,得分 7776,大概率是能中的。这篇文章的侧重点还是在于集成多个价值函数估计。理论部分不太...
在本文中,我们将逐步探索强化学习的基础,从Q-learning开始,深入到DQN(Deep Q-Network)和DDQN(Double DQN),深入了解强化学习的迭代过程以及如何利用深度学习改进Q-learning。 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...
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...
这项工作从理论角度探索了在深度强化学习中有着广泛应用的double Q-learning算法,并首次给出了在有限状态-行为空间(finite state-action space)下该算法的有限时长分析(收敛的时间复杂度)。 通过进一步比较double Q-learning与已有工作中Q-learning的收敛速率,本文还得出了double Q-learning更适合用于高精度任务的结论...