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...
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a不均匀,就会影响收敛速度。这一设想很容易被证实,然后就开始了各种修补工作。 Double Q-learning 还是从最简单的Q-Table说起,考虑下面这个非常简单的MDP,从A出发,B状态可以采取多种action,但每个reward都是正...
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...
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),并且每个函数都会使用另一个函数...
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...
现在,一个流行的解决乐观主义问题的方法是所谓的双q学习。它说的基本上是,如果你不能相信一个Q函数,双Q学习可以让你学习其中的两个,互相训练。这是Q1和Q2。这是对实际值函数的两个独立估计。在双Q学习中,这只是两个独立的表,而在深度Q网络中,这是两个神经网络,有几组权重。你一个接一个地更新它们,然后用...
本文介绍了时间差分法(TD)中的两种经典算法:SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法,通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法,采用ε-greedy策略进行动作选择和评估;而Q-Learning为Off-Policy算法,评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法,TD算法结合了自举更新与样本更新...
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...
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 ...