The max operator in standard Q-learning and DQN, in (5)(6), uses the same values both to select and to evaluate an action. This makes it more likely to select overestimation values, resulting in overoptimistic value estimates. (后半句其实没这么好下结论,但后续会有实验证明) 这也在算法层面...
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...
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...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning# 论文地址:# Double-DQN Double Q-learning 笔记# 在传统强化学习领域里面,学者们已经认识到了Q-learning 存在overestimate的问题。overestimation 会损害performance,因为overestimate很可能是不均匀的.造成overestimation的原因多种多样,根本原因还是我们不知道action value...
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...
在最开始的 Double Q-learning算法中,通过随机的赋予每一个 experience 来更新两个 value functions 中的一个 来学习两个value function,如此,就得到两个权重的集合,θθ以及θ′θ′。对于每一次更新,其中一个权重集合用来决定贪婪策略,另一个用来决定其 value。做一个明确的对比,我们可以首先排解 selection 和 ...
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...
本文将分享俄亥俄州立大学发表于NeurIPS 2020的工作:《Double Q-learning的有限时长分析》。 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)。
在写大论文的时候，我梳理TD3的值高估问题，看到它论文里提到：在Double Q-learning中，通过保持两个...
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...