지붕을 통과하는 Q-학습 가치: Golang 구현에서 오버플로 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

Q-Learning 가치 급등: 이슈 파악 및 해결

최근 Golang을 이용한 Q-Learning 알고리즘 구현 시도 구현에서 값이 천문학적인 비율에 도달하는 오버플로 문제가 발생했습니다. 이 기사에서는 이 문제의 근본 원인을 조사하고 증가하는 값을 수정하기 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.

강화 학습의 과도한 값

강화 학습의 주요 관심사 상태-행동 가치가 지나치게 커질 수 있다는 것입니다. 이 현상은 에이전트가 예상되는 총 보상을 최대화하는 것을 목표로 하는 최적화 목표의 결과입니다. 이 특정 시나리오에서 알고리즘은 각 시간 단계에서 긍정적인 보상을 할당하여 에이전트가 게임을 무기한 연장하도록 유도합니다. 결과적으로 에이전트가 계속해서 보상을 획득함에 따라 Q 값이 증가합니다.

보상 기능 재정의

구현의 근본적인 결함은 부적절하게 정의된 보상에서 비롯됩니다. 기능. 에이전트를 성공적인 전략으로 안내하려면 보상이 승리를 장려해야 합니다. 그러나 현재 보상 기능은 모든 시간 단계에 대해 양의 값을 부여하여 게임을 끝없이 연장한 에이전트에게 효과적으로 보상합니다. 이러한 상충되는 목표는 Q-값의 무제한적인 성장으로 이어지는 것입니다.

음의 시간 단계 페널티 구현

이 문제를 해결하려면 보상 기능이 다음을 수행해야 합니다. 각 시간 단계에 대해 음수 페널티를 포함하도록 수정됩니다. 이 페널티는 에이전트가 불필요하게 게임을 질질 끌기보다는 승리를 향한 신속한 경로를 모색하도록 효과적으로 장려합니다. 시간 제한을 적용하면 보상 기능이 원하는 결과에 맞춰집니다.

추가 고려 사항

보상 기능을 수정하는 것 외에도 몇 가지 추가 측면을 검토해 볼 가치가 있습니다. 코드:

• prevScore에 Q 값이 아닌 이전 단계의 보상이 포함되어 있는지 확인하세요. 이는 Q-값이 보상 및 기타 요인을 기반으로 하기 때문입니다.
• 필요한 경우 float128과 같이 더 큰 값을 수용할 수 있는 데이터 유형을 사용하는 것이 좋습니다. float64의 범위는 제한되어 있지만 float128은 향상된 정밀도를 제공하고 더 큰 값을 처리할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하고 적절한 수정 사항을 통합하면 Q의 동작이 크게 개선될 것으로 예상됩니다. - 학습 에이전트. 값은 허용 가능한 범위 내에서 안정화되어 에이전트가 최적의 전략을 학습할 수 있어야 합니다.

위 내용은 지붕을 통과하는 Q-학습 가치: Golang 구현에서 오버플로 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!