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实时 11:53:35
English(EN) Revisiting Overestimation Bias Problem of Q-learning: Settling Large Discrete Action Space via Action Intersection

新的Q学习方法解决了大动作空间中的过高估计偏差问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文解决了Q学习中的过高估计偏差问题，特别是在大离散动作空间中。作者提出了一种“动作交集”策略，通过允许两个Q函数之间共享轨迹数据来半解耦Q值估计。该方法通过调整数据共享比例，提供对估计偏差的精细控制，使其范围从低估到过高估计。在表格和深度强化学习环境中的实验表明，与现有的最先进基线相比，该方法有了显著的改进。 AI

影响 引入了一种新技术来提高Q学习在复杂环境中的性能，有可能增强智能体在大规模决策场景中的能力。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍强化学习新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的Q学习方法解决了大动作空间中的过高估计偏差问题

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pu Li, Tao Tan, Hong Xie, Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang ·

    重新审视Q-learning的过高估计偏差问题：通过动作交集解决大离散动作空间

    arXiv:2608.12912v1 Announce Type: new Abstract: This paper considers the overestimation bias problem of Q-learning in the setting of a large action space, for the purpose of relieving the bottleneck of existing methods. We find that the large action space increases the randomness…

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