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¿Por qué el Q-learning no converge cuando se usa la aproximación de funciones?
El algoritmo de aprendizaje Q tabular está garantizado para encontrar la función QQQ óptima , Q∗Q∗Q^* , siempre que las siguientes condiciones (lascondiciones Robbins-Monro) con respecto a la tasa de aprendizaje se satisfacen ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)<∞∑tαt2(s,a)<∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty donde αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) significa la tasa de …