Q-Learning の価値が天井を突き抜ける: Golang 実装でのオーバーフローの問題を解決するには?

急上昇する Q ラーニングの価値: 問題の特定と解決

Golang を使用して Q ラーニング アルゴリズムを実装する試みにおいて、最近実装ではオーバーフローの問題が発生し、値が天文学的な割合に達しました。この記事では、この問題の根本原因を詳しく掘り下げ、エスカレートする値を修正するための実用的な解決策を提供します。

強化学習における過大な値

強化学習における主な懸念事項それは、状態アクションの値が過度に大きくなる可能性があることです。この現象は、エージェントが期待される合計報酬の最大化を目指す最適化目標の結果です。この特定のシナリオでは、アルゴリズムは各タイム ステップでプラスの報酬を割り当て、エージェントにゲームを無期限に延長するよう促します。その結果、エージェントが報酬を獲得し続けるにつれて、Q 値がエスカレートします。

報酬関数の再定義

実装の根本的な欠陥は、不適切に定義された報酬に起因します。関数。エージェントを戦略の成功に導くためには、報酬が勝利を促すものでなければなりません。ただし、現在の報酬関数はタイム ステップごとに正の値を与え、ゲームを無限に延長するエージェントに効果的に報酬を与えます。この矛盾した目的は、Q 値の無制限の増加につながるものです。

負のタイム ステップ ペナルティの実装

この問題を解決するには、報酬関数は次のことを行う必要があります。各タイム ステップに負のペナルティを含めるように変更できます。このペナルティは、エージェントがゲームを不必要に長引かせるのではなく、勝利への迅速な道を模索することを効果的に奨励します。時間制限を強制することで、報酬関数は望ましい結果と一致します。

追加の考慮事項

報酬関数の変更と並行して、報酬関数の追加の側面をいくつか検討する価値があります。 code:

• prevScore に Q 値ではなく、前のステップの報酬が含まれていることを確認します。これは、Q 値が報酬やその他の要素に基づいているためです。
• 必要に応じて、float128 など、より大きな値を収容できるデータ型の使用を検討してください。 float64 の範囲は限られていますが、float128 は精度が向上し、より大きな値を処理できるようになります。

これらの問題に対処し、適切な変更を組み込むことで、Q の動作が大幅に改善されることが期待できます。 -学習エージェント。値は許容範囲内で安定し、エージェントが最適な戦略を学習できるようにする必要があります。

以上がQ-Learning の価値が天井を突き抜ける: Golang 実装でのオーバーフローの問題を解決するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。