Основной причиной медленной сходимости Q-обучения является сочетание стохастической аппроксимации на основе выборки (которая использует затухающую скорость обучения) и того факта, что оператор Беллмана распространяет информацию по всему пространству (особенно когда γ близок к до 1).
Почему SARSA быстрее, чем Q-learning?
Почему SARSA быстрее, чем Q-learning?
Сарса изучает безопасный путь в верхнем ряду сетки, поскольку при обучении учитывается метод выбора действия. Поскольку Sarsa изучает безопасный путь, он фактически получает более высокую среднюю награду за попытку, чем Q-Learning, хотя и не идет по оптимальному пути.
Является ли Q-learning марковским решением?
Q-Learning — это изучение Q-значений в среде, которая часто напоминает марковский процесс принятия решений. Он подходит в тех случаях, когда конкретные вероятности, вознаграждения и штрафы не полностью известны, поскольку агент неоднократно пересекает среду, чтобы самостоятельно изучить лучшую стратегию.
Q-обучение медленнее, чем SARSA?
Q-learning — это безмодельный алгоритм обучения с подкреплением, позволяющий узнать ценность действия в определенном состоянии. Он не требует модели окружающей среды (следовательно, «не требует моделей») и может решать проблемы со стохастическими переходами и вознаграждениями, не требуя адаптации.
Является ли Q-обучение предвзятым?
Однако, как показала предыдущая работа, двойное Q-обучение не является полностью беспристрастным и страдает от предвзятости недооценки. В этой статье мы показываем, что такое смещение недооценки может привести к множеству неоптимальных фиксированных точек при приближении оператора Беллмана.
Почему Q-обучение превосходит TD-обучение ценностей?
Почему обучение Q-значений с помощью временной разницы (TD) (Q-обучение) превосходит обучение значений TD? Потому что, если вы используете обучение временным разницам в значениях, трудно извлечь политику из изученных значений. В частности, вам необходимо знать модель перехода T.
Что оптимизирует Q-learning?
Q-Learning — это политика обучения с подкреплением, которая находит следующее лучшее действие с учетом текущего состояния. Он выбирает это действие случайным образом и стремится максимизировать вознаграждение.
Является ли Q-обучение глубоким обучением?
Алгоритм глубокого Q-обучения использует глубокую нейронную сеть для аппроксимации значений. Обычно он работает путем подачи начального состояния в нейронную сеть, которая вычисляет все возможные действия на основе значения Q.
Есть ли у Q-learning сожаление?
В этой статье представлен первый неасимптотический результат, показывающий, что алгоритм без модели может достичь логарифмического кумулятивного сожаления для эпизодического обучения с табличным подкреплением, если существует строго положительный разрыв субоптимальности в оптимальной Q-функции.
Чем Q-learning отличается от других методов TD?
Обучение временным разницам в машинном обучении — это метод, позволяющий научиться прогнозировать величину, которая зависит от будущих значений данного сигнала. Его также можно использовать для изучения как V-функции, так и Q-функции, тогда как Q-обучение — это специальный алгоритм TD, который используется для изучения Q-функции.
В чем заключается сожаление алгоритма?
Он включает в функцию полезности член сожаления, который отрицательно зависит от реализованного результата и положительно от лучшего альтернативного результата с учетом разрешения неопределенности. Этот член сожаления обычно представляет собой возрастающую, непрерывную и неотрицательную функцию, вычитаемую из традиционного индекса полезности.
Какой тип алгоритма представляет собой Q-обучение?
Q-обучение — это безмодельный алгоритм обучения с подкреплением. Q-learning — это алгоритм обучения, основанный на ценностях. Алгоритмы, основанные на значениях, обновляют функцию значения на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана).
Объяснение Q Learning (учебник)
Объяснение Q Learning (учебник)
Вообще говоря, алгоритм Сарса имеет более быстрые характеристики сходимости, а алгоритм Q-обучения имеет лучшую конечную производительность. Однако алгоритм Сарса легко застревает в локальном минимуме, и для обучения Q-обучению требуется больше времени. В большинстве публикаций исследовалась политика выбора действий.
В чем проблема алгоритма Q-обучения?
Основным ограничением Q-обучения является то, что оно работает только в средах с дискретными и конечными пространствами состояний и действий.
Что такое оптимизация сожалений?
Минимизация (или, альтернативно, оптимизация) «сожаления» — это просто сокращение количества предпринятых действий, которые, оглядываясь назад, становятся очевидными, что это был лучший выбор.
Что лучше, чем Q-обучение?
SARSA — это метод, основанный на ценностях, аналогичный Q-learning. Следовательно, он использует Q-таблицу для хранения значений для каждой пары состояние-действие. Используя стратегии, основанные на ценностях, мы обучаем агента косвенно, обучая его определять, какие состояния (или пары состояние-действие) являются более ценными.
Когда мне следует прекратить Q-обучение?
Цель: тренироваться до конвергенции, но не более.
Самый простой способ — это, вероятно, «старомодный» способ построения графика возврата вашего эпизода во время обучения (если это эпизодическая задача), самостоятельно проверять график и прерывать процесс обучения, когда кажется, что это необходимо. стабилизировались/сблизились.
Является ли Q-обучение жадным алгоритмом?
Q-обучение — это алгоритм, не отвечающий политике.
Он оценивает вознаграждение для пар состояние-действие на основе оптимальной (жадной) политики, независимой от действий агента. Алгоритм вне политики аппроксимирует оптимальную функцию действия-ценности, независимую от политики.
В чем слабость Q-learning?
Алгоритм Q-обучения имеет проблемы с большим количеством непрерывных состояний и дискретных действий. Обычно для связывания триплетов, таких как состояние, действие и значение Q, требуются аппроксимации функций, например, нейронные сети.
Является ли Q-обучение методом, основанным на ценностях?
Q-Learning — это алгоритм обучения с подкреплением на основе ценностей, который используется для поиска оптимальной политики выбора действий с использованием Q-функции. Наша цель — максимизировать функцию ценности Q. Таблица Q помогает нам найти лучшее действие для каждого состояния.
В чем разница между Q-learning и глубоким обучением?
Основное различие между Deep Q-Learning и Vanilla Q-Learning заключается в реализации Q-таблицы. Важно отметить, что Deep Q-Learning заменяет обычную Q-таблицу нейронной сетью. Вместо того, чтобы сопоставлять пару состояние-действие со значением q, нейронная сеть сопоставляет входные состояния с парами (действие, Q-значение).
Какое обучение менее точное?
Обучение без учителя по своей сути более сложно, чем обучение с учителем, поскольку оно не имеет соответствующего результата. Результат алгоритма обучения без учителя может быть менее точным, поскольку входные данные не помечены, а алгоритмы заранее не знают точных результатов.
Почему двойное Q-обучение лучше?
В статье показано, что двойное Q-обучение может иногда недооценивать ценность действий, но позволяет избежать недостатка предвзятости переоценки, который свойственен Q-обучению. Это также показывает, что при возникновении проблем такого типа двойное Q-обучение гораздо быстрее достигает хороших уровней производительности.
Почему SARSA лучше, чем Q-learning?
SARSA против Q-learning
Разница между этими двумя алгоритмами заключается в том, что SARSA выбирает действие в соответствии с текущей политикой и обновляет его Q-значения, тогда как Q-learning выбирает жадное действие. Жадное действие — это действие, которое дает максимальное значение Q для состояния, то есть оно следует оптимальной политике.
