


Nilai Q-Learning Menjadi Terlalu Tinggi
Anda telah menghadapi isu biasa dalam pelaksanaan Q-Learning: nilai tindakan keadaan berkembang terlalu tinggi. Mari terokai masalah ini dan berikan penyelesaian.
Memahami Isu
Ejen anda cuba memaksimumkan jumlah ganjaran yang dijangkakan. Walau bagaimanapun, fungsi ganjaran anda mengembalikan ganjaran positif untuk kesinambungan permainan (0.5). Ini memberi insentif kepada ejen untuk memanjangkan permainan selama-lamanya, menghasilkan jumlah ganjaran yang dijangkakan tanpa had dan nilai Q yang terlalu tinggi.
Penyelesaian: Melaraskan Fungsi Ganjaran
Untuk menyelesaikan isu ini , laraskan fungsi ganjaran anda untuk memberikan ganjaran negatif bagi setiap langkah masa. Ini akan menghukum ejen kerana memanjangkan permainan dan menggalakkannya untuk mencari strategi kemenangan. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan skim ganjaran berikut:
- Menang: 1
- Kalah: -1
- Seri: 0
- Permainan diteruskan : -0.1
Pertimbangan Pelaksanaan
Dalam kod anda, anda menggunakan agent.prevScore sebagai ganjaran untuk tindakan keadaan sebelumnya. Walau bagaimanapun, ini sepatutnya ganjaran sebenar yang diterima, bukan nilai Q. Buat pelarasan ini dalam kod anda:
<code class="go">agent.values[mState] = oldVal + (agent.LearningRate * (reward - agent.prevScore))</code>
Gelagat Jangkaan
Selepas melaksanakan perubahan ini, anda harus memerhatikan tingkah laku berikut:
- Nilai-Q harus kekal terhad dan dalam julat yang munasabah.
- Ejen harus belajar untuk menumpukan pada kemenangan dan bukannya memanjangkan permainan.
- Nilai maksimum model yang dilaporkan harus jauh lebih rendah.
Perlu diingat bahawa algoritma pembelajaran pengukuhan kadangkala mempamerkan tingkah laku tidak intuitif dan memahami prinsip asas adalah penting untuk membangunkan penyelesaian yang berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Nilai Q-Learning saya Sangat Tinggi? Penyelesaian kepada Ganjaran Jangkaan Tidak Terhad.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

C lebih sesuai untuk senario di mana kawalan langsung sumber perkakasan dan pengoptimuman prestasi tinggi diperlukan, sementara Golang lebih sesuai untuk senario di mana pembangunan pesat dan pemprosesan konkurensi tinggi diperlukan. Kelebihan 1.C terletak pada ciri-ciri perkakasan dan keupayaan pengoptimuman yang tinggi, yang sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi seperti pembangunan permainan. 2. Kelebihan Golang terletak pada sintaks ringkas dan sokongan konvensional semulajadi, yang sesuai untuk pembangunan perkhidmatan konvensional yang tinggi.

Golang cemerlang dalam aplikasi praktikal dan terkenal dengan kesederhanaan, kecekapan dan kesesuaiannya. 1) Pengaturcaraan serentak dilaksanakan melalui goroutine dan saluran, 2) Kod fleksibel ditulis menggunakan antara muka dan polimorfisme, 3) memudahkan pengaturcaraan rangkaian dengan pakej bersih/HTTP, 4) Membina crawler serentak yang cekap, 5) Debugging dan mengoptimumkan melalui alat dan amalan terbaik.

Ciri -ciri teras GO termasuk pengumpulan sampah, penyambungan statik dan sokongan konvensional. 1. Model keseragaman bahasa GO menyedari pengaturcaraan serentak yang cekap melalui goroutine dan saluran. 2. Antara muka dan polimorfisme dilaksanakan melalui kaedah antara muka, supaya jenis yang berbeza dapat diproses secara bersatu. 3. Penggunaan asas menunjukkan kecekapan definisi fungsi dan panggilan. 4. Dalam penggunaan lanjutan, kepingan memberikan fungsi saiz semula dinamik yang kuat. 5. Kesilapan umum seperti keadaan kaum dapat dikesan dan diselesaikan melalui perlumbaan getest. 6. Pengoptimuman prestasi menggunakan objek melalui sync.pool untuk mengurangkan tekanan pengumpulan sampah.

Pergi bahasa berfungsi dengan baik dalam membina sistem yang cekap dan berskala. Kelebihannya termasuk: 1. Prestasi Tinggi: Disusun ke dalam Kod Mesin, Kelajuan Berjalan Cepat; 2. Pengaturcaraan serentak: Memudahkan multitasking melalui goroutine dan saluran; 3. Kesederhanaan: sintaks ringkas, mengurangkan kos pembelajaran dan penyelenggaraan; 4. Cross-Platform: Menyokong kompilasi silang platform, penggunaan mudah.

Keliru mengenai penyortiran hasil pertanyaan SQL. Dalam proses pembelajaran SQL, anda sering menghadapi beberapa masalah yang mengelirukan. Baru-baru ini, penulis membaca "Asas Mick-SQL" ...

Hubungan antara konvergensi stack teknologi dan pemilihan teknologi dalam pembangunan perisian, pemilihan dan pengurusan susunan teknologi adalah isu yang sangat kritikal. Baru -baru ini, beberapa pembaca telah mencadangkan ...

Golang ...

Bagaimana membandingkan dan mengendalikan tiga struktur dalam bahasa Go. Dalam pengaturcaraan GO, kadang -kadang perlu untuk membandingkan perbezaan antara dua struktur dan menggunakan perbezaan ini kepada ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).