כתבה
arXiv cs.LG ·
Memory Merge DQN: עדכונים יציבים ללמידת ערך
Memory Merge DQN: Sensitivity Weighted Target Updates for Stable Value Learning
Memory Merge DQN הוא אלגוריתם חדש ללמידת ערך יציבה. הוא משתמש ברשת זיכרון קצרה כדי לשמור על פרמטרים חשובים. האלגוריתם נבדק על סביבות Atari והראה תוצאות טובות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.19397v1 Announce Type: new Abstract: Deep Q-networks use target networks to stabilise bootstrapped value learning, but the standard hard copy update also introduces a tradeoff. Holding the target network fixed, improves short term stability, yet each hard update abruptly replaces the target parameters with the newest online network and discards recent parameter history. This can produce sudden changes in the bootstrap target and may remove value function structure that remains useful later in training. This paper introduces Memory Merge DQN, a target network update mechanism that maintains a short memory of recent historical online network copies and constructs the target network by merging network parameters based on the Q-value sensitivity rather than copying only the newest o
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית