


Q-Learning : Gérer des valeurs d'action d'État exorbitantes
Q-Learning, une technique d'apprentissage par renforcement, vise à dériver des politiques optimales en mettre à jour de manière itérative les valeurs d’état-action. Cependant, dans certains scénarios, ces valeurs peuvent devenir excessivement élevées, ce qui pose un défi pour la stabilité et l'efficacité de l'algorithme.
Dans votre cas, vous avez remarqué que les valeurs état-action dans votre implémentation Q-Learning débordaient en raison à leurs ampleurs extrêmement élevées. Ceci est attribué à la fonction de récompense que vous utilisez, qui attribue des récompenses positives pour chaque pas de temps dans le jeu.
Le problème sous-jacent ici réside dans l'objectif de l'apprentissage par renforcement : maximiser la récompense totale attendue. Avec la structure de récompense actuelle, la politique optimale pour l'agent est de prolonger le jeu indéfiniment, ce qui conduit à des récompenses illimitées et à des valeurs d'état-action gonflées.
Pour résoudre ce problème, vous pouvez modifier la fonction de récompense pour inciter à gagner. Par exemple, vous pouvez attribuer une petite récompense négative pour chaque pas de temps, encourageant ainsi l'agent à donner la priorité à la fin du jeu et à la victoire.
En modifiant la fonction de récompense de cette manière, vous orientez l'algorithme vers la maximisation de la fonction de récompense. récompense totale tout en abordant simultanément la question du débordement des valeurs d’action de l’État. Le modèle ajusté que vous avez fourni se comporte ensuite comme prévu et présente une prise de décision plus intelligente et raisonnable.
Cette étude de cas met en évidence le rôle essentiel de la conception appropriée des fonctions de récompense dans l'apprentissage par renforcement. Le signal de récompense façonne le comportement de l’algorithme, le guidant vers l’objectif souhaité. Des fonctions de récompense mal spécifiées peuvent entraîner des conséquences imprévisibles et indésirables, entravant l'efficacité du processus d'apprentissage.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Golang excelle dans les applications pratiques et est connu pour sa simplicité, son efficacité et sa concurrence. 1) La programmation simultanée est implémentée via des goroutines et des canaux, 2) le code flexible est écrit à l'aide d'interfaces et de polymorphismes, 3) Simplifier la programmation réseau avec des packages Net / HTTP, 4) Construire des robots concurrents efficaces, 5) Déboggage et optimisation par le biais d'outils et de meilleures pratiques.

Les caractéristiques principales de GO incluent la collection de déchets, la liaison statique et le support de concurrence. 1. Le modèle de concurrence du langage GO réalise une programmation concurrente efficace via le goroutine et le canal. 2. Les interfaces et les polymorphismes sont implémentés via des méthodes d'interface, de sorte que différents types peuvent être traités de manière unifiée. 3. L'utilisation de base démontre l'efficacité de la définition et de l'appel des fonctions. 4. Dans une utilisation avancée, les tranches offrent des fonctions puissantes de redimensionnement dynamique. 5. Des erreurs courantes telles que les conditions de course peuvent être détectées et résolues par l'imagerie. 6. Optimisation des performances Réutiliser les objets via Sync.Pool pour réduire la pression de collecte des ordures.

GO Language fonctionne bien dans la construction de systèmes efficaces et évolutifs. Ses avantages incluent: 1. Haute performance: compilé en code machine, vitesse de course rapide; 2. Programmation simultanée: simplifier le multitâche via les goroutines et les canaux; 3. Simplicité: syntaxe concise, réduction des coûts d'apprentissage et de maintenance; 4. Plate-forme multipliée: prend en charge la compilation multiplateforme, déploiement facile.

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