Nilai Q-Learning Melonjak: Mengenalpasti dan Menyelesaikan Isu
Dalam percubaan untuk melaksanakan algoritma Q-Learning menggunakan Golang, terbaharu pelaksanaan telah menghadapi isu limpahan, dengan nilai mencapai perkadaran astronomi. Artikel ini menyelidiki punca masalah ini dan menyediakan penyelesaian praktikal untuk membetulkan nilai yang semakin meningkat.
Nilai Terbesar dalam Pembelajaran Pengukuhan
Kebimbangan utama dalam Pembelajaran Pengukuhan ialah nilai tindakan keadaan boleh berkembang secara berlebihan. Fenomena ini adalah hasil daripada objektif pengoptimuman, di mana ejen bertujuan untuk memaksimumkan jumlah ganjaran yang dijangkakan. Dalam senario khusus ini, algoritma memberikan ganjaran positif pada setiap langkah masa, mendorong ejen untuk melanjutkan permainan selama-lamanya. Akibatnya, nilai-Q meningkat, apabila ejen terus mengakru ganjaran.
Mentakrifkan Semula Fungsi Ganjaran
Kesilapan asas dalam pelaksanaan berpunca daripada ganjaran yang tidak ditakrifkan dengan betul fungsi. Untuk membimbing ejen ke arah strategi yang berjaya, ganjaran harus memberi insentif kepada kemenangan. Walau bagaimanapun, fungsi ganjaran semasa memberikan nilai positif untuk setiap langkah masa, memberi ganjaran yang berkesan kepada ejen kerana memanjangkan permainan tanpa henti. Objektif yang bercanggah inilah yang membawa kepada pertumbuhan tidak terkawal nilai-Q.
Melaksanakan Penalti Langkah Masa Negatif
Untuk menyelesaikan isu ini, fungsi ganjaran perlu diubah suai untuk memasukkan penalti negatif bagi setiap langkah masa. Penalti ini secara berkesan menggalakkan ejen untuk mencari jalan cepat ke arah kemenangan daripada mengheret keluar permainan tanpa perlu. Dengan menguatkuasakan had masa, fungsi ganjaran sejajar dengan hasil yang diingini.
Pertimbangan Tambahan
Selain mengubah suai fungsi ganjaran, anda juga patut menyemak beberapa aspek tambahan anda. kod:
Dengan menangani isu ini dan menggabungkan pengubahsuaian yang sesuai, anda seharusnya mengharapkan untuk menyaksikan peningkatan ketara dalam tingkah laku Q anda -Agen pembelajaran. Nilai harus stabil dalam julat yang boleh diterima, membolehkan ejen mempelajari strategi optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Q-Learning Values Going Through the Roof: Bagaimana Menyelesaikan Isu Limpahan dalam Pelaksanaan Golang Anda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!