1.计算方法不同 GAE是一种新的优势估计方法,它通过对多步优势估计值进行加权平均,得到一种偏差和方差的折衷。而TD(lambda)则是通过设定一个折扣因子lambda,来决定当前回报与未来回报的权重,基于时间差分的思想计算状态价值。 2.偏差和方差不同 GAE通过加权平均多步优势估计值,可以有效地控制偏差和方差,...
问强化学习中，GAE和TD(lambda)的区别是什么在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用...
TD-Lambda，对 TD Learning 的一种推广，在学习时引入了信用痕迹的系数项 E。GAE （Generalized Advanta...
问强化学习中，GAE和TD(lambda)的区别是什么在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用...
TD lambda: 用 n-step future reward估计valueGAE: 用n-step TD residual of value估计advantage摘要：...
GAE是一种新的优势估计方法,它通过对多步优势估计值进行加权平均,得到一种偏差和方差的折衷。而TD(lambda)则是通过设定一个折扣因子lambda,来决定当前回报与未来回报的权重,基于时间差分的思想计算状态价值。 2.偏差和方差不同 GAE通过加权平均多步优势估计值,可以有效地控制偏差和方差,实现二者的平衡。而TD(lambda...
TD-Lambda 与 GAE 解决问题的出发点相同，其都目的是为了解决或缓解强化学习中延迟奖励的信用分配问题，...