这整个定义,就是充满智慧的Q - value。 然后Q - learning呢? 刚说过了, 学习,是通过既往的经验, Q - learning的过程就是根据行为做出后得到的真实境遇(可以是奖励或是惩罚,也可以是新的位置的Q值)来更新这个期望的过程, that‘s all。 当Q 值被更新, 你的行为也就被更新了 ,因为我每一次的行为无非选择...
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...
这整个定义,就是充满智慧的Q - value。 然后Q - learning呢? 刚说过了, 学习,是通过既往的经验, Q - learning的过程就是根据行为做出后得到的真实境遇(可以是奖励或是惩罚,也可以是新的位置的Q值)来更新这个期望的过程, that‘s all。 当Q 值被更新, 你的行为也就被更新了 ,因为我每一次的行为无非选择...