前面第一部分(1-5讲)主要介绍强化学习的基础理论和强化学习算法的核心思想,这些算法的价值函数用表格来存储,因此也称为表格解方法(Tabular Solution methods)。虽然这些算法可以得到确切的解,但是这些算法只能求解规模比较小的问题。因此,在接下来的第二部分,将聚焦于各种价值函数、策略函数的近似表示;用于求解大规模问题...
方法是我们引入一个状态价值函数v^, 这个函数由参数w描述,并接受状态s作为输入,计算后得到状态s的价值,即我们期望: 类似的,引入一个动作价值函数q^,这个函数由参数w描述,并接受状态s与动作a作为输入,计算后得到动作价值,即我们期望: 价值函数近似的方法很多,比如最简单的线性表示法,用ϕ(s)表示状态s的特征向量...
6. 价值函数近似CV-xueba 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多7938 47 1:26:41 App 5. 无模型控制 9168 61 1:22:53 App 4. 无模型预测(评估) 1.4万 78 1:47:37 App 3. 强化学习基础之动态规划 2.7万 180 2:16:40 App 2. 强化学习基础之马尔可夫决策过程 2.1万 187 1:22:...
6. 6. 价值函数近似是B站强推!强化学习基础(本科课程)-北京邮电大学,全7集!超丝滑学完可以起飞了!AI/深度学习/机器学习/机器视觉/神经网络的第6集视频,该合集共计7集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1. 价值函数参数化 我们又要以机器人找金币为场景介绍价值函数近似。机器人从任意一个状态出发寻找金币,找到金币则获得奖励 1,碰到海盗则损失 1。找到金币或者碰到海盗,机器人都停止。衰减因子 (\gamma) 设为 0.8。 机器人找金币只有 9 个状态,但为了介绍价值函数近似,我们就假装状态非常多。我们以四个方向是否...
结合价值函数近似与神经网络技术,介绍基于神经网络(深度学习)的Q学习算法:深度Q学习(deep Q-learning, DQN)算法。DQN算法主要使用经历回放(experience replay)来实现价值函数的收敛。 其具体做法为:个体能记住既往的状态转换经历,对于每一个完整状态序列里的每一次状态转换,依据当前状态的st价值以ε-贪婪策略选择一个...
价值函数的近似表示 0. 前言 1. 价值近似的意义 2. 目标函数与梯度下降 3. 常用近似函数 3.1 线性近似 3.2 神经网络 4. DQN算法和DDQN算法 5. 编程实践 本文未经许可,禁止转载,如需转载请联系笔者 0. 前言 本章之前的内容介绍的多是规模比较小的强化学习问题,生活中有许多实际问题要复杂得多,有些是属于 ...
在强化学习中，近似函数的引入至关重要。通过梯度下降法寻找目标函数的极小值，设计目标函数以寻找近似价值函数的参数。理论上比较了各种近似方法的优缺点，以及如何保证算法收敛至最优解。针对状态价值函数和状态行为对价值函数的不同场景，介绍了线性回归、神经网络等算法的应用。对于大规模状态空间和行为...
价值函数以及行为价值函数近似 Generalise from seen states to unseen states. Update parameter w using MC or TD learning . 构建了价值函数的近似表示,强化学习中的预测和控制问题就转变为求解近似价值函数参数w了.通过建立目标函数,使用梯度下降联合多次迭代的方式可以求解参数w. ...
之前有看过hindsight experience replay(HER)论文,其中用到的核心思想来自于这篇Universal Value Function Approximators(通用价值函数近似器),因此准备回过头好好看看这篇文章。 摘要:价值函数是强化学习系统的一个核心组成部分。其主要思想是构建一个单一的函数近似器V(s;θ),使用参数θ估计任何状态s的长期奖励。在本文...