علی صالحی - گروه مهندسی کامپیوتر، قطب علمی رایانش نرم و پردازش هوشمند اطالعات، دانشگاه فردوسی مشهد
محمدرضا اکبرزاده توتونچی - گروه مهندسی برق، قطب علمی رایانش نرم و پردازش هوشمند اطالعات، دانشگاه فردوسی مشهد
علیرضا روحانیمنش - گروه مهندسی برق، دانشگاه نیشابور،

شبکه های عصبی عمیق-DQN) Q) نمونه ای از یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر یادگیریQ هستند که در آن تابع Q نمایانگر ارزش تمامی کنش های یک کارگزار در تمامی حالت های یک محیط است. یادگیری این شبکه به دلیل نگاه خوشبینانه کارگزار در تخمین حالت های آتی سبب شده است تا کارگزار مبتنی بر DQN ناپایدار و به همراه بیش برازش باشد. راه حل پیشنهادی در این مقاله ارائه نمودن شبکه به روزرسان انتخابی عمیق۱ است که در آن مشکل بیش برآورد ارزش تخمینی آینده بهبود یابد. در این رویکرد، نحوه به روزرسانی کارگزار در ابتدای یادگیری نگرش محتاطانه تری نسبت به تخمین ارزش ها دارد و با گذر زمان به رویکرد خوشبینانه یادگیریQ تغییر مسیر خواهد داد. این امر به آن جهت است که تخمین ارزش حالت های آتی در ابتدای یادگیری قابل اتکا نیست و استفاده از آن در محیط های با هزینه بالا روند یادگیری را ناپایدار میکند. نتایج حاصل برای دو محیط شبکه تنظیم کننده ژن و پاندول معکوس نشان میدهد که رهیافت پیشنهادی علاوه بر کاهش بیش برآورد تخمین ارزش، پاداش بیشتری را نسبت به DQN جمع آوری مینماید .

بیش برآورد، یادگیری تقویتی عمیق، شبکه های عصبی عمیق-Q، برون-سیاست، شبکه به روزرسان انتخابی عمیق، پاندول معکوس،شبکه تنظیم کننده ژن، ۵۳P