arXiv提出选择性增长Q网络(SGQN)

发生了什么

据arXiv论文，研究提出选择性增长Q网络(SGQN)，在解耦Q学习中以自适应动作网格替代均匀增长。SGQN在高Q值区域增加bin，低Q值区域剪枝。在DMControl任务中表现具有竞争力。但分析发现，自适应网格并非性能提升主因，粗网格起始和epsilon-greedy选择更为关键。