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强化学习 · AAAI 2021 · Q学习 ·
2020 年 12 月 4 日
【AAAI2021】自校正Q学习，Self-correcting Q-Learning
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众所周知，Q-learning算法会受到最大化偏差的影响，即对动作值的系统性高估，这是最近重新受到关注的一个重要问题。双Q学习被提出作为一种有效的算法来缓解这种偏差。然而，这样做的代价是动作值被低估，以及内存需求增加和收敛速度减慢。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决最大化偏差问题，即采用“自校正算法”来逼近期望值的最大值。我们的方法平衡了传统Q-learning中单估计量的高估和双估计量的低估。将此策略应用到Q-learning中，就会产生自校正Q-learning。我们从理论上证明了该算法具有与Q-learning相同的收敛性保证，并且更加精确。从经验上看，它在高方差奖励领域优于双Q-learning，甚至在零或低方差奖励领域的收敛速度也比Q-learning快。这些优势转移到深度Q网络实现，我们称之为自校正DQN，它在Atari2600域的几个任务上优于常规DQN和双DQN。

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Self-correcting Q-Learning
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强化学习（RL）是机器学习的一个领域，与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外，强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于，不需要呈现带标签的输入/输出对，也不需要显式纠正次优动作。相反，重点是在探索（未知领域）和利用（当前知识）之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式陈述，因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于，后者不假设MDP的确切数学模型，并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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