3 Q-learning with function approximation 4 DeepQ-learning(DQN) 将神经网络与 Q-learning相结合,使用神经网络来拟合 action value(Q-learning with function approximation 可以使用简单的线性函数来拟合 action value)。 objective function gradient-descent 由于待优化参数w不仅出现在\hat q(S,A,w)中,也出现在y...
Function Approximators Review: Gradient Descent 2. VFA for Prediction Value Function Approximation for Policy Evaluation with an Oracle Stochastic Gradient Descent Model Free VFA Prediction/Policy Evaluation Feature Vectors Linear Value Function Approximation for Prediction With An Oracle Monte Carlo Value Fun...
强化学习基础篇(二十八)值函数近似法(Value Function Approximation) 在大规模的强化学习任务求解中,精确获得状态值或动作值 较为困难。而值函数近似法通过寻找状态值或动作值 的近似替代函数 或 的方式来求解大规模强化学习任务,既避免了表格求解法所需大规模存储空间的问题,又提升了求解效率,是实际求解任务中被泛采...
2|3Find a target for value function approximation把估计函数作为一个监督学习 目标是谁呢,通过MC、TD方法,设定目标2|4生成训练集For linear MC无偏目标估计 局部最优For linear TD(0)收敛趋向全局最优 For linear TD(λλ)δδ scalar number EtEt 维度和s维度一致前后向 相等 ...
前文介绍了函数近似来预测V函数,但是还没涉及到行动和控制,这篇文章就来谈谈用近似Q函数来控制和行动。 1. 控制——递增算法 Incremental Control Algorithms 回顾前文动态规划(DP)解决MDP我们用迭代+Greedy的方法寻找最优策略 同样的,在使用近似函数之后,也可以使用类似的方法 ...
对于大型MDP问题，状态和行动的数量庞大，无法全部记录，因此需要使用价值函数近似（Value Function Approximation）进行估计。这种方法可以采用神经网络、决策树等多种函数形式。表示状态的关键在于使用分布式表示方法，形成特征向量。在RL中，评估策略的有效性可以通过状态价值期望或平均奖励来衡量。策略评估与改进...
incremental methods Gradient descent 值函数估计:随机梯度下降法SGD Table lookup 是 GD的一种特例 Find a target for value function approximation 把估计函数作为一个监督学习 目标是谁呢,通过MC、TD方法,设定目标 生成训练集 For linear MC 无偏目标估计 ...
1 价值函数逼近(Value Function Approximation) 2 DQN算法(Deep Q-Network) 2.1 概念 2.2 损失函数 2.3 更新神经网络 2.4 伪代码 至此,我们对于状态价值函数和动作价值函数的表示都是针对不同的状态分别储存一个数值,并且把它们当做不同的情形来更新的。这些价值函数需要一张表格来存储(Tabular Solution Method),获取...
不管是TD还是Monte Carlo都是对value function进行计算, 当state个数或者action个数非常大的时候, 更新会很慢, 也会很稀疏。 此时可以使用v^(s, w)近似表示vπ(s) 或者 q^(s, a, w) 近似表示qπ(s), 其中w表示state或者state&action的特征, w的维度远远小于state的状态空间或者state&action的空间, 这样...
1.value function approximation 对于大的MDP问题,状态和action的数量都十分巨大,如 Backgammon:10^{20}states Computer Go:10^{170}states Helicopter: continuous state space 当然无法全部记录,需要Value Function Approximation进行估计,这个function就很多了,神经网络,决策树... 当然...