所以对于(b)来说 (简写了,(a)类似不证明了): E(ηt2(Xt,At) | ωt)=E[[(Rt−ERt)+γ(maxQt−EmaxQt)]2 | ωt]≤2Var(Rt)+2γ2Var(maxQt)≤2σR2+2γ2‖Qt‖22 这样满足(b)的假设,得证。 综上完成Q-learning 的收敛性证明。编辑于 2022-11-12 11:16・上海
Q-Learning收敛性证明 紫竹焱 AAAI233之神,NIPS打野仙人,ICML DR天王 19 人赞同了该文章 Q-Learning是DQN的基础,在深入研究DQN的论文之前我想先仔细看看为什么Q-Learning会收敛。原文链接:users.isr.ist.utl.pt/~m。 初步知识 定义一个有限的马尔可夫决策过程 M=<S,A,T,r> ,其中: S 是有限状态空间 A 是...
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
Q-learning收敛证明 https:///borninfreedom/DeepLearning/blob/master/Papers/ProofQlearning.pdf
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...
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....
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....
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-...