DeepMind最新论文提出「Rainbow」，将深度强化学习组合改进

最新推荐文章于 2025-07-15 17:15:57 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ksf3kg7dU95rn0XL/article/details/78265569
DeepMind的最新论文研究了DQN算法的六个扩展，并将它们组合成名为「Rainbow」的智能体，实现了在Atari 2600基准上最佳的数据效率和最终性能。Rainbow智能体结合了双DQN、优先化经验回放、竞争网络、多步学习、分布式Q-learning和噪声DQN等组件，大幅提升了性能。实验结果显示，这些组件在很大程度上是互补的，并且在57个Atari游戏中超越了现有基准。

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原文来源：arXiv

作者：DeepMind

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相信那些时刻关注深度强化学习的人士都知道，深度强化学习社区已经对DQN算法进行了若干次独立的改进。但是，目前尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的，同时可以有效地组合在一起。本文研究了DQN算法的六个扩展，并对其组合进行了实证研究。我们的实验表明，从数据效率和最终性能方面来说，该组合能够在Atari 2600基准上提供最为先进的性能。我们还提供详细的消融研究结果（ablation study），该研究结果显示了每个成分对整体性能的影响。

 

图1：在57 Atari游戏中，中等人类水平的表现。我们将我们的集成智能体（彩虹色）与DQN（灰色）

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