Temel Kavramlar
Konservatives DDPG bietet eine einfache Lösung für das Überbewertungsproblem von DDPG ohne Ensemble.
Özet
Abstract:
DDPG leidet unter dem Überbewertungsproblem.
Traditionelle Lösungen erfordern Ensembles oder komplexe Ansätze.
Konservatives DDPG bietet eine einfache Lösung mit Q-Ziel und BC-Verluststrafe.
Überlegene Leistung gegenüber DDPG, TD3 und TD7 bei reduziertem Rechenaufwand.
Einführung:
RL beinhaltet das Lernen, Situationen in Aktionen zu übersetzen.
MDP bietet ein Rahmenwerk für das Lernen aus Interaktionen.
Agent interagiert mit der Umgebung, wählt Aktionen und erhält Belohnungen.
Hintergrund:
DDPG integriert einen großen neuronalen Netzwerk-basierten Akteur und Kritiker.
Überbewertungsfehler entstehen durch die Politikauswahlmechanismen von DDPG.
Algorithmen wie TD3, MaxMin, REDQ und TD7 adressieren das Überbewertungsproblem.
Konservatives DDPG:
Verwendung eines Q-Ziels und einer BC-Verluststrafe.
Einfache Implementierung ohne Ensemble.
Pseudocode für konservatives DDPG.
Experimente:
Vergleich der Leistung von konservativem DDPG, DDPG und TD3.
Durchführung auf verschiedenen Aufgaben in MuJoCo und Bullet Umgebungen.
Konservatives DDPG zeigt überlegene Leistung und Konvergenz zu optimalen Richtlinien.
Ablationsstudie:
Integration von CDDPG mit TD7.
Bessere oder vergleichbare Leistung mit reduziertem Rechenaufwand.
Diskussion und Schlussfolgerung:
Konservatives DDPG übertrifft DDPG, hat jedoch einheitliche Bewertungen.
TD3 und TD7 können schneller konvergieren, aber mit höherem Rechenaufwand.
Konservatives DDPG bietet eine einfache Lösung für das Überbewertungsproblem.
İstatistikler
DDPG adressiert das Überbewertungsproblem.
Konservatives DDPG zeigt überlegene Leistung.
Konservatives DDPG erfordert weniger Rechenleistung.
Alıntılar
"Konservatives DDPG bietet eine einfache Lösung ohne Ensemble."
"Überlegene Leistung von konservativem DDPG gegenüber DDPG und TD3."