Les valeurs Q-Learning montent en flèche : comment résoudre les problèmes de débordement dans votre implémentation Golang ?

Envolée des valeurs Q-Learning : identification et résolution du problème

Dans le but d'implémenter l'algorithme Q-Learning à l'aide de Golang, un récent la mise en œuvre a rencontré un problème de débordement, avec des valeurs atteignant des proportions astronomiques. Cet article examine la cause profonde de ce problème et propose une solution pratique pour corriger l'escalade des valeurs.

Valeurs surdimensionnées dans l'apprentissage par renforcement

Une préoccupation clé dans l'apprentissage par renforcement est que les valeurs d’action de l’État peuvent devenir excessivement grandes. Ce phénomène est le résultat de l'objectif d'optimisation, où l'agent vise à maximiser la récompense totale attendue. Dans ce scénario particulier, l’algorithme attribue une récompense positive à chaque pas de temps, incitant l’agent à prolonger le jeu indéfiniment. Par conséquent, les valeurs Q augmentent à mesure que l'agent continue d'accumuler des récompenses.

Redéfinir la fonction de récompense

Le défaut fondamental de la mise en œuvre provient d'une récompense mal définie fonction. Pour guider l’agent vers une stratégie réussie, la récompense doit l’inciter à gagner. Cependant, la fonction de récompense actuelle attribue une valeur positive pour chaque pas de temps, récompensant ainsi l'agent qui prolonge le jeu à l'infini. Cet objectif contradictoire est ce qui conduit à la croissance effrénée des valeurs Q.

Mise en œuvre d'une pénalité de pas de temps négatif

Pour résoudre ce problème, la fonction de récompense doit être modifié pour inclure une pénalité négative pour chaque pas de temps. Cette pénalité encourage effectivement l’agent à rechercher un chemin rapide vers la victoire plutôt que de faire traîner la partie inutilement. En imposant une limite de temps, la fonction de récompense s'aligne sur le résultat souhaité.

Considérations supplémentaires

En plus de modifier la fonction de récompense, il convient de revoir quelques aspects supplémentaires de votre code :

• Assurez-vous que prevScore contient la récompense de l'étape précédente et non la valeur Q. En effet, la valeur Q est basée sur la récompense et d'autres facteurs.
• Envisagez d'utiliser un type de données pouvant accepter des valeurs plus grandes, telles que float128, si nécessaire. Alors que float64 a une portée limitée, float128 offre une précision accrue et peut gérer des valeurs plus grandes.

En résolvant ces problèmes et en incorporant les modifications appropriées, vous devriez vous attendre à assister à une amélioration significative du comportement de votre Q. -Agent d'apprentissage. Les valeurs doivent se stabiliser dans une plage acceptable, permettant à l'agent d'apprendre des stratégies optimales.

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!