Odborné vysvětlení: Dueling Q-sítě jsou architektura v hlubokém posilovaném učení, která rozděluje Q-funkci na dvě části: hodnotu stavu a výhodu akce. Používá dvě oddělené toky v neuronové síti, jeden pro odhad hodnoty stavu a druhý pro odhad výhod akcí. Toto rozdělení umožňuje efektivnější učení v prostředích, kde některé akce nemají významný vliv na výsledek. Cílem je zlepšit stabilitu a rychlost učení, zejména v úlohách s velkým počtem akcí.
Vysvětlení pro laiky: Dueling Q-sítě jsou jako mít dva experty v jednom systému – jeden hodnotí celkovou situaci a druhý posuzuje konkrétní akce. Představte si, že hrajete šachy – jeden expert by vám řekl, jak dobrá je vaše celková pozice, zatímco druhý by hodnotil, jak dobré jsou vaše možné tahy. Tímto způsobem může počítač lépe rozlišovat mezi situacemi, kde je důležitější celkový stav, a situacemi, kde záleží více na konkrétních akcích.
Dueling Q-Networks are an architecture in deep reinforcement learning that separates the Q-function into two parts: state value and action advantage. It uses two separate streams in the neural network, one for estimating the state value and another for estimating action advantages. This separation allows for more efficient learning in environments where some actions do not significantly impact the outcome. The goal is to improve stability and learning speed, especially in tasks with a large number of actions.
