
The author explores the challenges of high update ratios in deep reinforcement learning, focusing on value overestimation and divergence. By addressing these issues through unit-ball normalization, the study challenges the notion that early data overfitting is the primary cause of learning failure.


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Unveiling Challenges in Deep RL with High Update Ratios


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Trotz hoher Update-Verhältnisse kann Deep Reinforcement Learning ohne das Zurücksetzen von Netzwerkparametern effektiv sein, wenn die Q-Werte korrekt behandelt werden.


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Analyse von Deep RL mit hohen Update-Verhältnissen
