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ADDQ: adaptive distributional double Q-learning
Döring, Leif
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Wille, Benedikt
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Birr, Maximilian
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Bîrsan, Mihail
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Slowik, Martin
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URL:
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https://proceedings.mlr.press/v267/doring25a.html
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-719430
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2025
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Buchtitel:
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Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, PMLR
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Proceedings of Machine Learning Research : PMLR
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Band/Volume:
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267
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Seitenbereich:
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14344-14390
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Veranstaltungstitel:
|
International Conference on Machine Learning
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Veranstaltungsort:
|
Vancouver, Canada
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Veranstaltungsdatum:
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13.-19.07.2025
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Herausgeber:
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Singh, Aarti
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Fazel, Maryam
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Hsu, Daniel
;
Lacoste-Julien, Simon
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Berkenkamp, Felix
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Maharaj, Tegan
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Wagstaff, Kiri
;
Zhu, Jerry
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Ort der Veröffentlichung:
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Red Hook, NY
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Verlag:
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Curran Associates, Inc.
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ISSN:
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2640-3498
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Stochastics (Junioprofessur) (Slowik 2021-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Bias problems in the estimation of Q-values are a well-known obstacle that slows down convergence of Q-learning and actor-critic methods. One of the reasons of the success of modern RL algorithms is partially a direct or indirect overestimation reduction mechanism. We introduce an easy to implement method built on top of distributional reinforcement learning (DRL) algorithms to deal with the overestimation in a locally adaptive way. Our framework ADDQ is simple to implement, existing DRL implementations can be improved with a few lines of code. We provide theoretical backup and experimental results in tabular, Atari, and MuJoCo environments, comparisons with state-of-the-art methods, and a proof of convergence in the tabular case.
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ORCID:
Döring, Leif  ORCID: 0000-0002-4569-5083 ; Wille, Benedikt ; Birr, Maximilian ; Bîrsan, Mihail ; Slowik, Martin ORCID: 0000-0001-5373-5754
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