深度双 Q 学习在演员评论方法中的估计偏差利用

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本文介绍了创新的强化学习方法，重点是解决和利用演员 - 评论家方法中连续控制任务中的估计偏差，使用深度双 Q 学习。我们提出了两种新算法：期望延迟深度确定性策略梯度（ExpD3）和偏差利用 - 双延迟深度确定性策略梯度（BE-TD3）。ExpD3 旨在通过单个 $Q$ 估计值减少过高估计的偏差，从而在计算效率和性能之间取得平衡，而 BE-TD3...

本文介绍了两种新的强化学习算法：期望延迟深度确定性策略梯度（ExpD3）和偏差利用 - 双延迟深度确定性策略梯度（BE-TD3）。这些算法在连续控制任务中表现出有效性，并超越了现有方法。

偏差利用 强化学习算法 期望延迟深度确定性策略梯度 超越现有方法 连续控制任务
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