此处的价值函数相当于一个baseline网络,主要用来降低随机采样过程 u_t 估计的方差, 控制收敛的稳定性,不是用来评价policy的好坏,区别于critic网络 3.5 ActorCritic 3.5.1 背景 前面reinforce算法是基于episode更新,每次都需要一个episode结束才能获得reward, 学习效率比较低。为此,提出结合将q-value-function和policy-func...
强化学习的目标函数 J(θ) 定义如下:J(θ)=Eτ∼pθ(τ)[G(τ)]=Eτ∼pθ(τ)[T−1∑t=0γtrt+1] 其中,θ 表示策略函数的参数,τ 表示强化学习的轨迹,γ 是折扣率…… 这个目标函数表达的是在策略 πθ 下,智能体与环境交互得到的总回报的期望。(这个期望是对所有可能的轨迹进行的) 总...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用来评估一个状态的价值和选择一个动作的概率。它们之间的区别和联系如下: 价值函数:价值函数用来评估在当前状态下采取某个动作的好坏程度,可以分为状态值函数和动作值函数两种。 状态值函数(V函数):用来评估在当前状态下的长期回报期望值,表示在当前状态下能够...
如果能够构造一个好的动作评判指标,来判断一个动作的好和不好,那么就可以通过改变动作出现的概率来优化策略。 我们构造损失函数如下: L(θ)=−∑τ∼πθlogπθ(a|s)R(τ) 那么在深度学习框架中实现参数更新只需要如下的伪代码: loss = L(theta) loss.backward() #梯度反向传播 optimizer.step() #...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用于评估状态的价值和选择动作的概率分布。价值函数表示在当前状态下,采取某个动作能够获得的长期回报的期望值,它衡量了状态的好坏程度,是对策略的评估。而策略函数则是描述了在每个状态下,选择每个动作的概率分布,它指导了在每个状态下应该采取什么样的行为。
unique()://unique是 c++标准模板库STL中十分实用的函数之一,使用此函数需要,(1) 这里的去除并非真正意义的erase,而是将重复的元素放到容器的末尾,返回值是去重之后的尾地址。 //(2) unique针对的是相邻元素,所以对于顺序顺序错乱的数组成员,或者容器成员,需要先进行排序,可以调用std::sort()函数 ...
第16节:强化学习RL_8.策略函数逼近_[]是【太...完整了!】上交大和清华大学强强联合的机器学习+深度学习+强化学习课程分享!-人工智能/AI/神经网络/Python基础的第37集视频,该合集共计56集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1 策略梯度算法 如图 5.1 所示，强化学习有 3 个组成部分：演员（actor）、环境和奖励函数。智能体玩...
43. 强化学习RL_8.策略函数逼近是强推!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,不愧是上海交大和腾讯联合出品!快速入门巨简单,还学不会来锤爆我!人工智能|神经网络|AI的第43集视频,该合集共计80集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容
Q-learning方法是一种通过学习动作值函数来更新策略的方法。它通过使用贝尔曼方程来更新动作值函数，并使用ε-贪婪策略来进行动作选择。Q-learning方法具有收敛性和广泛的应用性，但在处理连续动作空间和高维状态空间时面临挑战。综上所述，强化学习中的价值函数逼近与策略更新方法是实现智能体最优决策的关键步骤。通过...