Policy-based 与value-based方法不同,policy-based的方法直接训练一个策略,来指导在状态s下应该进行怎样的动作a,而不需要去计算所谓的value。它可以写成:\pi_\theta(s)=\mathbb{P}[A|s;\theta],它输出的是一个关于状态s的动作分布。并且定义一个目标函数J({\theta})来代表累积奖励的期望,通过最大化这个目标...
深入理解强化学习(六)- Policy-based模型 深入理解强化学习(七)- Actor-Critic 图0-1 强化学习方法 在第2章介绍强化学习问题的时候,我们提到了优化策略和优化值函数之间的等价关系,也就是说找到最优的值函数也就等于找到了最优的策略。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...
强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集合中的每一个动作,最终采...
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...
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
公式一 1. 策略估算(Policy Evaluation) 在MDP问题中,如何评估一个策略的好坏呢?那我们就计算这个策略的V函数(值函数),这里我们又要用到之前文章中提到的Bellman Equation了。 公式二 这个等式可以通过下一个状态的值函数来求得当前状态的值函数。如... ...
off-policy和on-policy的根本区别在于off-policy学习的policy和agent实际执行的policy并不相同。虽然看起来很trivial，但这给了off-policy极大的发挥空间，使RL有能力做knowledge representation。假设有一个机器人在地面上行走，我们想知道在某个状态时如果机器人停止动力系统，需要多久才能完全停下来。我们可以...
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 A
强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集合中的每一个动作,最终采...
强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集合中的每一个动作,最终采...