Ինչ է TD3-ը և ինչ երեք բարելավում է այն բերում DDPG-ին?
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient)-ը բարելավում է DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) ալգորիթմը՝ ուժեղացման ուսուցման համար շարունակական գործողությունների տարածքով խնդիրներում: TD3-ը ներկայացնում է երեք հիմնական բարելավում.
-
Երկակի քննադատներ (Twin Critics): Օգտագործվում են երկու նեյրոնային ցանցեր՝ Q-գործառույթի գնահատման համար: Թարմացման ժամանակ վերցվում է երկուից նվազագույնը, ինչը նվազեցնում է Q-արժեքների գերագնահատումը.
-
Որոշված քաղաքականության ուշացված թարմացումներ (Delayed Policy Updates): Քաղաքականությունը թարմացվում է ավելի հազվադեպ, քան քննադատները (օրինակ՝ 2-3 անգամ ավելի քիչ), ինչը կայունացնում է ուսուցումը.
-
Սխալի ավելացում նպատակային քաղաքականության հարթեցման (Target Policy Smoothing): Փոքր աղմուկ է ավելացվում նպատակային քաղաքականության կողմից գեներացված գործողություններին, ինչը կանխում է գերագնահատումը և բարելավում է ընդհանուր գործառույթը.
Այս բարելավումները TD3-ը դարձնում են ավելի կայուն և արդյունավետ՝ համեմատած դասական DDPG-ի հետ։