文獻筆記:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
該文章是針對Hado van Hasselt於2010年提出的Double Q-learning算法的進一步拓展，是結合了DQN網絡后，提出的關於DQN的Double Q-learning算法。該算法主要目的是修正DQN中max項所產生的過高估計問題，所謂過高估計，在前面的博客Issues ...
原文：論文筆記之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
Deep Reinforcement Learning with Double Q learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上，之前是不知道是否這樣的過高估計是 common的，是否對性能有害，以及是否能從主體上進行組織。本文就回答了上述的問題，特別的，本文指出最近的 DQN 算法，的確存在在玩 A ...
2016-06-27 15:39 0 5332 推薦指數：
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