在学习过程中有两个策略,Target policy \pi(a|t) 是用来计算值函数的策略,计算并更新某个动作在target policy下有多少价值;Behavior policy \mu(a|t) 是用来采样的策略,生成大量样本a-t pair用来学习。在on-policy learning中,这两个策略是一样的,这就导致了,在计算值函数的时候,我们总是有一定的几率去探索...
在学习强化学习的过程中,有两个名词早晚会出现在我们面前,就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料...
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; 下面介绍一下model-...
TD(λ) 在第二章中,我们学习了在已知MDP的情况下对策略的评价和改进。对于一些复杂情况,MDP是不容易被建模的,尤其是奖励函数R和状态转移概率Pr未知。这时候就需要采样的方法进行估计。因此本章的主要内容就是使用MC方法和TD方法对值函数进行估计,进而完成对策略的评价,亦即模型预测。 1.蒙特-卡罗方法(Monte-Carlo...
四、无模型(Model-free)算法分类 1. 查找表与函数 较简单的算法将策略或值作为查找表来实现,而较...
由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多。 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: ...
model-free 方法,特别是基于策略梯度的算法如 TRPO、PPO 和 Actor-Critic 等,正在成为强化学习领域的...
这时就可以考虑使用model-free的强化学习方法 1.2 model-free RL 无模型强化学习通过和环境进行交互来解决问题 Agent不能直接获取状态转移矩阵P和奖励函数R Agent的每次交互过程,会采集一条轨迹(Trajectories/episodes),Agent要收集大量的轨迹,然后从中获取信息,改进策略,以求获得更多的奖励 ...
1.2 model-free RL 无模型强化学习通过和环境进行交互来解决问题 Agent不能直接获取状态转移矩阵P和奖励函数R Agent的每次交互过程,会采集一条轨迹(Trajectories/episodes),Agent要收集大量的轨迹,然后从中获取信息,改进策略,以求获得更多的奖励 一条轨迹是一个 “状态、动作、奖励” 序列,如 下面介绍...
强化学习基础篇(二十七)Model-free控制 终于推进到控制部分了,控制的问题才是核心。 1、预测与控制 预测与控制的区别在于: 预测问题中是输入一个MDP 以及一个策略 ,然后输出基于当前策略 的价值函数 。 控制问题是MDP ,然后输出最优价值函数 以及最优策略 ...