当前位置: 首页 > news >正文

从DQN到Double DQN:分离动作选择与价值评估,解决强化学习中的Q值过估计问题

2015年DQN在Atari游戏上取得突破性进展,从此以后强化学习终于能处理复杂环境了,但没多久研究者就注意到一些奇怪的现象:

Q值会莫名其妙地增长到很大,智能体变得异常自信,坚信某些动作价值极高。实际跑起来却发现这些"黄金动作"根本靠不住,部分游戏的表现甚至开始崩盘。

问题出在哪?答案是DQN更新机制里隐藏的最大化偏差(maximization bias),这是个很微妙的统计学陷阱。

 

https://avoid.overfit.cn/post/e2a851720eb448f1a07d46808555496c

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=23805

相关文章:

  • P9877/QOJ5069 Vacation
  • CF1916G Optimizations From Chelsu
  • 详细介绍:微服务架构:基于Spring Cloud ,构建同城生活服务平台
  • 云锵投资 2025 年 9 月简报
  • 【游记】北京师范大学讲课
  • 字符串Hash
  • 详细介绍:代码世界的“数字刑侦”:深入解析代码审计实战
  • 三霍尔BLDC如何测量Hall同步角度(需要示波器)
  • QBXT2025S刷题 Day2
  • PyCharm中搭建PyTorch和YOLOv10开发环境 - 实践
  • 基于PCIe(XDMA)的多路(1-32路)信号采集与回放子系统, 多路视频、AD、光纤等信号,支持PR over PCIe
  • Spring事务管理:@Transactional注解
  • AI元人文的未来:软硬件协同发展研究报告——声明Ai研究
  • 个人主页网址
  • 10.3考试t3(similarity)solution
  • 安卓渗透测试流
  • 日志|寻找旋转排序数组中的最小值|寻找两个正序数组的中位数|二分查找
  • 有关三角剖分的性质
  • 西门子通信-自制示意
  • Vue之刷新页面会触发的生命周期函数
  • 傅里叶的一生
  • Dos命令学习(新手)
  • 吴恩达深度学习课程一:神经网络和深度学习 第一周:深度学习简介
  • 实用指南:AI Agent开发平台如何设计?核心架构与工作流实战案例详解
  • Numercial result of HAA-DRSM
  • 防重复提交的实现
  • Day25错误(error)与异常(exception)的简单认识
  • 算法课第一次作业
  • 1. 对拍板子
  • Luogu P14122 [SCCPC 2021] Direction Setting题解 最小费用流