Q-Learning Values ​​Going Through the Roof: Bagaimana Menyelesaikan Isu Limpahan dalam Pelaksanaan Golang Anda?

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:

• Pastikan prevScore mengandungi ganjaran langkah sebelumnya dan bukan nilai Q. Ini kerana nilai Q adalah berdasarkan ganjaran dan faktor lain.
• Pertimbangkan untuk menggunakan jenis data yang boleh menampung nilai yang lebih besar, seperti float128, jika perlu. Walaupun float64 mempunyai julat terhad, float128 menawarkan ketepatan yang lebih tinggi dan boleh mengendalikan nilai yang lebih besar.

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!