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Double Continuous Over-Relaxation Q-Learning and Its Extension to Deep Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种新的Q学习算法，解决了在接近一的折扣因子下收敛缓慢的问题。该算法在深度强化学习中表现出更低的偏差，并在大规模问题上显示出有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的Q学习算法，解决了接近一的折扣因子下收敛缓慢的问题。
- 该算法为样本基础、无模型的双重连续过松弛Q学习算法。
- 算法克服了传统SOR Q学习的过度估计偏差。
- 在理论和实证上，该算法表现出更低的偏差。
- 该算法在深度强化学习中扩展应用，显示出在大规模问题上的有效性。
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