因此,根据优化目标是值函数还是策略,model-free的强化学习方法分为基于值函数Value-based和基于策略Policy-based 这两种类型。本章主要介绍基于值函数的强化学习方法。 1. Q-learning和Sarsa Q值最优思想 我们知道,为了能够衡量某一个状态下各个动作的优劣,我们通过Q值来评估状态-动作对的优劣。Q值可以按照公式(1-1)...
基于价值的方法(Value-Based Methods)和基于策略的方法(Policy-Based Methods)是强化学习中的两类主要算法,它们使用不同的方式来处理智能体在环境中的决策问题。 基于价值的方法 (Value-Based Methods): 基于价值的方法专注于寻找一个价值函数,它给出了每个状态(或状态-动作对)的价值,代表了从该状态(或执行该动作)...
强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架 在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna。 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论...
value-based通常和贪婪策略一起使用,网络输出动作的价值后选择最大价值的方法,当最优策略是随机策略(比如环境是剪刀石头布)时,往往效果不佳;同时由于需要输出奖励使得无法将动作映射到一个分布中,因此对于连续动作无能为力。 1.1 Q-learning 最经典的value-based算法,通过Q-learning可以很好地体验到基于价值方法的优...
值分布强化学习(Distributional Reinforcement Learning,Distributional RL)是一类基于价值的强化学习算法(value-based Reinforcement Learning,value-based RL)。经典的基于价值的强化学习方法尝试使用期望值对累积回报进行建模,表示为价值函数 V(x) 或动作价值函数 Q(x,a)。而在这个建模过程中,完整的分布信息很大程度上被...
AC分类就是将Value-Based和Policy-Based结合在一起,里面的算法结合了2.3.1和2.3.2。 上述就是三大类常见的强化学习算法,而在Pacman这个游戏中,我们就可以使用Value-Based算法来训练。因为每个State下最终对应的最优Action是比较固定的,同时Reward函数也容易设定。
DQN算是深度强化学习的中的主流流派,代表了Value-Based这一大类深度强化学习算法。但是它也有自己的一些问题,就是绝大多数DQN只能处理离散的动作集合,不能处理连续的动作集合。虽然NAF DQN可以解决这个问题,但是方法过于复杂了。而深度强化学习的另一个主流流派Policy-Based而可以较好的解决这个问题...
Value-Based Reinforcement Learning : 价值学习2. 价值学习2.1 Deep Q-Network DQN其实就是用一个神经网络来近似 Q∗Q∗ 函数。agent 的目标是打赢游戏,如果用强化学习的语言来讲,就是在游戏结束的时候拿到的奖励总和 Rewards 越大越好。a. Q-star Function...
在文章强化学习与马尔可夫决策中,介绍了使用马尔可夫决策模型对强化学习的过程进行建模,本篇文章将介绍基于这一模型而引出的一些强化学习的经典算法。 Q-learning Q-learning是强化学习的经典算法之一,它是一个value-based算法,同时也是一个model-free的算法。这里的Q指的是动作价值,即当前状态 ...
强化学习基础学习系列之求解MDP问题的value-base方法 查看原文 强化学习从入门到放弃(一)基本数学模型MDP 强化学习最本质的数学模型,MDP强化学习的本质其实就是一个马尔可夫决策过程(MDP),在一个,MDP中最关键的一个公式就是bellman equation: 下面说的是在一个没有action的MRP过程中,一个状态的价值v(s)v(s)v(s...