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)]...
总体来说，Q-learning是一个非常勇敢的策略，在有限动作和有限状态情况下，它能够收敛找到全局最优策略。
现在我们试图来证明value iteration最终收敛到v_\ast 根据压缩映射定理：对于任何在算子T(v)下完备(即封...
为了之后Q-learning的收敛性分析准备,我们先引入贝尔曼最优算子\mathcal{T}: \mathbb{R}^{S\times A}\rightarrow \mathbb{R}^{S\times A} (\mathcal{T} f)(s, a):=R(s, a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s, a)\max_{a\in A}{f(s',a)} \\ 特别地,在确定性环境下, (\mathcal{...
4. 实验过程于结果 在这里插入图片描述 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
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....
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....
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...
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....