Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
在证明定理1之前,我们需要一个来自随机近似的辅助结果,我们先提出辅助定理2: 定理2: 在文献[1]中指出只要一个定义如下的随机过程 \{\Delta_t\} 满足下列条件则 \Delta(\infty) 依概率1收敛到0:\Delta_{t+1}(x)=(1-\alpha_t(x))\Delta_t(x)+\alpha_t(x)F_t(x)\\ 0\le\alpha_t(x_t,a_...
通过上述证明,我们可以得出结论:Watkins Q-learning算法在有限次迭代后是收敛的。当α=1时,算法收敛到MDP的最优策略;当α<1时,算法将在有限次迭代后逼近MDP的最优策略。 最后,需要注意的是,Watkins Q-learning算法的收敛性证明是建立在一些假设条件下的,如有限的状态空间和动作空间,以及固定的奖励函数。在实际应用...
5. 附录:收敛性证明过程 对于Double Q-learning收敛性的证明过程如下: 原文博客地址: https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/103413124
深度学习:Q-learning收敛证明 Q-learning收敛证明 https://github.com/borninfreedom/DeepLearning/blob/master/Papers/ProofQlearning.pdf
这里比较难以理解的是target policy为什么也是epsilon greedy策略,这就需要看Q-learning的原始论文以及关于Q-learning收敛性证明的论文了,而且实验表明对DQN进行性能评估时实验epsilon-greedy可以得到更好的result。 2. 相关论文在数学理论上证明了线性函数近似q-value时的收敛性,因此我们可以从非理论的角度预估到DQN也可以...
Watkins在他的论文中介绍了这项技术,并在后面的[20]中给出了一个完整的收敛性证明。文献[2]中包含了一个基于相关"流体极限模型"的初步证明。不幸的是,这些结果是脆弱的,严重依赖于有限的状态空间和有限的动作空间。更重要的是,这些收敛证明需要一个完整的参数化,包括所有可能的马尔可夫模型,其状态空间具有给定的...
在确定性环境中，Q-learning算法能够收敛到最优策略的Q表。证明了在有限MDP下，存在最优的确定性策略，Q-learning算法将最终收敛到这个最优策略。算法通过迭代更新Q表中的值，确保其逐步接近真实值。对于非确定性环境，Q-learning算法的收敛性分析相对复杂。然而，在理论研究中，已证明在适当条件下，Q-...
如果智能体能够以无限多的次数访问状态—行动对,那么 Q-Learning 将会收敛到最优的 Q 函数 [1]。 同样,我们也不会深入讨论 Q-Learning 的细节。如果你对它不太熟悉,这里有 Siraj Raval 的解释视频。 下面我们将展示 Q-Learning 的 Python 实现。请注意,这里所...
如果智能体能够以无限多的次数访问状态—行动对,那么 Q-Learning 将会收敛到最优的 Q 函数 [1]。 同样,我们也不会深入讨论 Q-Learning 的细节。如果你对它不太熟悉,这里有 Siraj Raval 的解释视频。 下面我们将展示 Q-Learning 的 Python 实现。请注意,这里所拥的学习率(alpha)遵循 [3] 的结果,使用 w=0....