Q-learning, een off-policy reinforcement learning (RL) algoritme, is nog niet schaalbaar voor complexe, langetermijnproblemen vanwege de accumulatie van vertekeningen in predictiedoelen.
On-policy RL-algoritmen zijn succesvol gebleken in real-world toepassingen, in tegenstelling tot off-policy RL zoals Q-learning, dat beperkingen heeft in het hergebruik van data.
Studies tonen aan dat standaard offline RL-methoden, zelfs met zeer grote datasets, worstelen om complexe taken op te lossen.
Het verminderen van de horizon, bijvoorbeeld door n-step returns of hiërarchische RL, verbetert wel de schaalbaarheid en prestaties van Q-learning.
Er is behoefte aan doorbraak in algoritmen voor off-policy RL om schaalbaarheid voor langetermijnproblemen te bereiken.
Get notified when new stories are published for "🇳🇱 Hacker News Dutch"