English(EN) Deep Double Q-learning

深度双Q学习减少强化学习中的高估偏差

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员引入了深度双Q学习（DDQL），这是对双DQN的改进，旨在减轻深度强化学习中的高估偏差。与保持相关估计器的双DQN不同，DDQL显式地训练两个Q函数。新算法采用较低的回放比率和较长的目标网络更新间隔等技术来稳定训练。在对57款Atari 2600游戏的评估中，DDQL展示了改进的总体性能，在47款游戏中表现优于双DQN，并进一步减少了高估。 AI

影响这项研究可能带来更稳定、更准确的强化学习代理，从而提高复杂控制任务的性能。

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Prabhat Nagarajan, Martha White, Marlos C. Machado · 2026-11-11 05:00

深度双Q学习

arXiv:2507.00275v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Double Q-learning is a classical control algorithm that mitigates the maximization bias of Q-learning. To do so, it explicitly trains two independent action-value functions and uses them to decouple action-selection from a…

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