为了解决该问题,深度强化学习有两种解决思路:Policy-based和Value-based Value based 基本思路 几乎所有value-based算法都是在Policy Iteration的基础上展开的 因此本文将以policy iteration为起点,介绍value-based算法的演进过程。 policy iteration主要包含两个步骤: Evaluation:根据环境的反馈,评估当前的“局面” Improvemen...
李宏毅ML学习笔记---Reinforcement Learning总结0. 在学习A3C之前,首先需要了解的前置知识:RL算法主要基于以下两种方法:Policy-based:Key Point: Learning an Actor/Policy (do action)Main Idea:STEP1——Def…
Policy-Based（或者Policy Gradients）和Value-Based（或者Q-Learning）是强化学习中最重要的两类方法，其主要区别在于Policy-Based的方法直接预测在某个环境状态下应该采取的Action，而Value Based的方法则预测某个环境状态下所有Action的期望价值（Q值），之后可以通过选择Q值最高的Action执行策略。这两种方法的出发点和训...
强化学习分为model-based, (model-freed=>policy based, value-based),其中mode-based需要对环境进行建模,以及对神经网络后的状态和奖励建模,相对实现起来比较复杂,但是产出的样本效率高。Model-freed方法自然样本效率很低,但是简单,可以通过计算能力的提升来弱化样本效率问题。 policy gradient:Policy可以理解为一个包含...
0x1 强化学习基本分类 在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念以及基本的模型定义。现在我们来对强化学习做一个基本的分类,强化学习方法,根据是否直接优化policy,可以分为value-based 方法和policy-based方法,value-based方法就是去计算状态的价值,根据价值不断
下列关于强化学习的说法不正确的是? Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为相关知识点: ...
强化学习可以根据是否直接输出动作分为value-based和policy-based方法。前者根据预测和控制求出最优值函数(V或Q),然后通常取贪心策略来得出最优动作,后者直接一些,他直接输出动作,即policy-based。 value-based已经比较不错,但是仍需学习policy-based原因有三点: ①:value-based无法很好解决连续动作的RL问题,比如行车...
A. Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法 B. 强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为 C. Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新 D. 强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中相关知识点: 试题来源: 解析 Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Acti...
在文章基于Value的强化学习算法中,介绍了Q-learning和SARSA两种经典的强化学习算法。在本篇文章中,将介绍一下基于Policy的经典强化学习算法——Policy Gradient。 Value-based的不足 Value-based强化学习算法,是根据当前状态下的Q值来选取动作去执行。因此,一旦Q值表收敛,那么对于某一个状态 ...
但大家有没有发现,我们可能走上一个固定的思维,就是我们的学习,一定要算Q值和V值,往死里算。但算Q值和V值并不是我们最终目的呀,我们要找一个策略,能获得最多的奖励。除了这种方法之外,还有一类强化学习算法,就是 Policy Based 算法。 Value Based 强化学习方法在很多领域得到比较好的应用,但是其也有局限性。