Preguntas etiquetadas con q-learning

Según tengo entendido, Q-learning y gradientes de políticas (PG) son los dos enfoques principales utilizados para resolver problemas de RL. Mientras que Q-learning tiene como objetivo predecir la recompensa de una determinada acción tomada en un determinado estado, los gradientes de políticas predicen directamente la acción en sí. Sin embargo, …

21 reinforcement-learning  q-learning  policy-gradients  comparison 

Estaba pasando por esta implementación de DQN y veo que en la línea 124 y 125 se han inicializado dos redes Q diferentes. Según tengo entendido, creo que una red predice la acción apropiada y la segunda red predice los valores de Q objetivo para encontrar el error de Bellman. …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

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)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty donde αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) significa la tasa de …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation