1. Deep Reinforcement Learning and the Deadly Triad 1.1 简介 本文探讨了使用时间差分(TD)方法来学习价值函数的问题。状态或动作的价值是从该点出发,遵循某一策略时所能获得的预期折扣回报。 off-policy 学习算法可以估计与实际行为不同的策略的价值,使得智能体能够学习多种策略,并行优化。通过直接估计当前价值函数...
TD-learning(时间差分学习 Temporal Difference learning)的这种性质加剧了精确性的下降。这意味着在每一次更新策略时,使用一个不准确的估计值将会导致错误被累加。这些被累加的错误会导致某一个不好的状态被高估,最终导致策略无法被优化到最优,并使算法无法收敛(divergent behavior)。 本文建立在Q值高估 OverEstimation ...
摘要 Distributional reinforcement learning (DRL) has demonstrated remarkable empirical success across various domains. A fundamental problem in DRL is distributional policy evaluation, which aims to estimate the return distribution of a given policy. To this end, distributional temporal difference (DTD) al...
但是直接使⽤Double Q-learning 也是不⾏的，因为两个critic 也不是完全独⽴的，它们在更新⾃⼰时也会⽤到对⽅的critic ，并且都使⽤的同⼀个经验池，也会导致对某些状态的过估计。为了解决这个问题，本⽂提出了Clipped Double Q-Learning ，即取两个Q 中⼩的作为target ：y 1=r +γmin ...
Minimax Td-learning With Neural Nets In A Markov Game 作者: Dahl F.A.;Halck O.M.;摘要: A minimax version of temporal difference learning (minimax TDlearning) is given, similar to minimax Q-learning. The algorithm is used to train a neural net to play Campaign, a two-player zero-sum...
TD-learning(时间差分学习 Temporal Difference learning)的这种性质加剧了精确性的下降。这意味着在每一次更新策略时,使用一个不准确的估计值将会导致错误被累加。这些被累加的错误会导致某一个不好的状态被高估,最终导致策略无法被优化到最优,并使算法无法收敛(divergent behavior)。 本文建立在 Q 值高估 ...
论文来源:ICML 2018 针对问题 在value-based强化学习方法,如DQN中,值函数近似误差可能会导致过估计(overestimated)和次优策略。此外,在actor-critic架构的算法中也会存在此类问题。 本文研究 本文提出了Twin Delayed DDPG (TD3)算法,通过引入三个关键技巧来解决这个问题: Clipped Double Q-Learning Delayed Policy Up...
论文链接：摘要：结合看似完全不同的算法来生成性能更好的算法是强化学习的长久以来的目标。作为主要示例，TD(λ) 使用 eligibility trace 和 trace-decay 参数 λ 将一步 TD 预测和蒙特卡洛方法结合起来。目前，有大量算法可用于执行 TD 控制，包括 Sarsa、Q-learning 和 Expected Sarsa。这些方法通常用于一步的情况...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.01327 摘要:结合看似完全不同的算法来生成性能更好的算法是强化学习的长久以来的目标。作为主要示例,TD(λ) 使用 eligibility trace 和 trace-decay 参数 λ 将一步 TD 预测和蒙特卡洛方法结合起来。目前,有大量算法可用于执行 TD 控制,包括 Sarsa、Q-learning 和 Expected ...
论文:Multi-step Reinforcement Learning: A Unifying Algorithm 论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.01327 摘要:结合看似完全不同的算法来生成性能更好的算法是强化学习的长久以来的目标。作为主要示例,TD(λ) 使用 eligibility trace 和 trace-decay 参数 λ 将一步 TD 预测和蒙特卡洛方法结合起来。目前,有大量算...