如果收到好的奖励,则提高该动作的选择概率;反之则降低。 四、无模型算法间的关系 研究不同算法时,你会发现它们各不相同。但正如我们所见,它们都遵循了一些共通的设计模式。 本系列文章不会覆盖每一种算法,而会重点介绍深度强化学习中常用的几种算法。 为了完整性,我编制了一张表格来概述这些算法之间的联系: 总...
本文针对 RL 算法中的无模型算法中 Value-based 和 Policy-based 算法做一个简要概述,在后续的文章中,将详细阐述无模型算法的通用步骤和常见的 Value-based 、Policy-based 算法。 二、无模型算法可以基于策略的,也可以基于价值 1. 使用价值函数比较两种策略 正如我们在第 2 篇文章中所讨论的,每项策略都有两个...
与前文提到的两种方法不同,Dyna-Q算法是基于模型的强化学习算法,在这里提它是因为它与Q-learning有些关系: Dyna-Q算法需要一个模拟的环境模型M,它会记录曾经真实与环境交互下得到的奖励与新状态,并与交互后的状态、动作绑定。它就是一个键为(当前状态s、动作a),值为(环境反馈的奖励r、环境反馈的新状态s')的...
无模型强化学习不依赖于环境模型,直接通过与环境的交互获取经验数据进行学习。有模型强化学习依赖于环境模型,通过学习环境的模型进行规划和决策。 无模型强化学习适用于环境模型未知或难以获得的情况,例如实际机器人控制、游戏AI等。有 模型强化学习适用于环境模型已知或可以通过学习获得的情况,例如规划问题、棋类游戏等。
在已知的马尔可夫决策过程(MDP)中,无论是策略迭代(policy iteration)还是价值迭代(value iteration),都假定已知环境(Environment)的动态和奖励(dynamics and reward),然而在许多的真实世界的问题中,MDP模型或者是未知的,或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半...
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近日,BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt,首次包含三大类无模型强化学习算法,并提出一种新型数据结构。 2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏,之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制,自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法,共分为三类:深度 Q 学习(DQN)、策略梯度和 Q 值策略梯度(QPG...
近日,BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt,首次包含三大类无模型强化学习算法,并提出一种新型数据结构。 2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏,之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制,自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法,共分为三类:深度 Q 学习(DQN)、策略梯度和 Q 值策略梯度(QPG...
5.2.基于蒙特卡罗的无模型强化学习算法 在动态规划⽅法中,为了保证值函数的收敛性,算法会逐个扫描状态空间中的状态。⽆模型的⽅法充分评估策略值函数的前提是每个状态都能被访问到,因此,在蒙特卡洛⽅法中必须采⽤⼀定的⽅法保证每个状态都能被访问到,⽅法之⼀是探索性初始化。
在金融市场中，强化学习被广泛应用于交易策略的设计和投资组合管理。Jiang等人开发了一个无模型金融强化学习框架，用于投资组合管理。该框架结合了多种神经网络，并基于确定性策略梯度算法，在加密货币市场上进行了测试，结果表明该框架优于其他方法。利用尖锐比率导向策略梯度方法 Cichocki使用演员-评论家方法结合CNN分别分析...