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English(EN) Selective Growing Q-Networks (SGQN): An Analysis of Adaptive Action Grids in Decoupled Q-Learning

新的Q学习方法SGQN展示了自适应动作网格的优势

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种用于连续控制任务的新型Q学习方法——选择性增长Q网络 (SGQN)。与先前统一增加动作空间分辨率的方法不同，SGQN根据估计的Q值自适应地添加或修剪动作箱。在DeepMind Control Suite上的实验表明，SGQN在各种任务上的表现与其他方法相比具有竞争力或更优，并且通常使用的动作箱少于可用数量。 AI

影响 在Q学习中引入了一种自适应的动作空间离散化方法，有望提高连续控制任务的效率和性能。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Parham Nooranbakht, Seyed Mahdi Basiri Azad, Joschka B\"odecker ·

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