深度强化学习与双Q学习算法：降低过估计并提升性能

"这篇论文深入探讨了深度强化学习中Q-learning算法存在的问题，特别是过度估计动作值的现象，并提出了一种名为Double Q-learning的改进方法，该方法针对大规模函数近似场景进行了适应，以减少过度估计并提升性能。" 在强化学习（Sutton and Barto, 1998）领域，其目标是学习出在序列决策中能获得最大奖励的策略。Q-learning是一种流行的无模型强化学习算法，它通过学习状态-动作对的价值（Q值）来实现这一目标。然而，已知在某些情况下，Q-learning会出现动作值的过度估计，这可能导致学习过程中的次优决策。 论文指出，尽管过度估计的问题在理论上被认识，但之前并不清楚在实际应用中是否普遍、是否会影响性能，以及是否可以有效地避免。作者通过分析在Atari 2600游戏环境中的DQN（Deep Q-Network）算法，证实了DQN确实存在显著的动作值过度估计问题。DQN是Q-learning与深度神经网络的结合，用于处理高维度输入，如Atari游戏的画面。 Double Q-learning算法最初在离散状态空间的表驱动环境中提出，旨在解决Q-learning的过度估计问题。其核心思想是将Q值的更新与动作选择分离，从而减少估计偏高。论文中，作者展示了如何将Double Q-learning的概念扩展到使用大型函数近似器（如深度神经网络）的场景中。 论文提出了一种针对DQN的特定适应性修改，即结合Double Q-learning的思想。实验结果显示，这种改进不仅减少了观察到的过度估计，而且在多个Atari游戏中显著提高了性能。这表明，对于深度强化学习来说，有效处理动作值的过度估计是至关重要的，而Double Q-learning提供了一个有效的解决方案。 这篇学术论文揭示了过度估计问题在深度强化学习实践中的重要性，并提供了一种实用的解决方案，对于深入理解强化学习算法和优化它们在复杂环境中的表现具有重要意义。