Ostabila och variabla algoritmer för Deep Enhancement Learning (DRL) tenderar att påverka deras prestanda negativt. Genomsnitts-DQN är en enkel förlängning till DQN-algoritmen, baserad på genomsnittliga tidigare inlärda Q-värden uppskattningar, vilket leder till en mer stabil utbildning och förbättrad prestanda genom att minska approximation felvarians i målvärdena. För att förstå effekten av algoritmen undersöker vi källan till värdefunktionens skattningsfel och ger en analytisk jämförelse inom en förenklad modell. Vi presenterar vidare experiment på Arcade Learning Environment-riktmärke som visar betydligt förbättrad stabilitet och prestanda på grund av den föreslagna utbyggnaden.
Genomsnittligt DQN REF föreslår att man använder ett löpande genomsnitt av flera målnätverk som målvärdefunktion.
Averaged-DQN: Variance Reduction and Stabilization for Deep Reinforcement Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}