上一讲主要内容是在已知环境模型的情况下,通过动态规划来求解一个马尔科夫决策过程(MDP)问题,主要介绍了策略迭代和价值迭代两种方法。而本讲的主要内容是在环境模型未知的情况下,来估计一个未知MDP的价值函数,也称为无模型预测。在下一讲中来优化这个未知MDP的价值函数,也称为无模型控制。 本讲内容分为三个小部分...
根据上述分析,在model-free的情况下,评估 往往比评估 更有用一些,这样我们就可以直接收敛到 ,并在其上贪心得到最优策略 ,这在下一篇文章讨论的 model-free control 问题中非常重要 5.2 评估方法 无论MC还是TD, 的prediction 思路都和 的prediction 思路完全类似,核心的更新公式如下 当对每个 二元组的访问次数...
model-free:不知道MDP的Transition转移和Reward回报 Bootstrapping自举学习,从部分例子学习 Goal:学习\(v_{\pi}\) 的值,under policy \(\pi\) TD(0)方法: \[ V\left(S_{t}\right) \leftarrow V\left(S_{t}\right)+\alpha\left(R_{t+1}+\gamma V\left(S_{t+1}\right)-V\left(S_{t}\r...
Prediction -> Control Evaluation -> Optimization2|0蒙特卡洛法 Monte-Carlo learning定义:在不清楚MDP状态转移及即时奖励的情况下,直接从经历完整的Episode来学习状态价值,通常情况下某状态的价值等于在多个Episode中以该状态算得到的所有收获的平均。适用于MDP参数未知,回合制更新,遍历了所有状态s...
无模型预测(Model-Free Prediction)# 无模型预测概论# 上一节课《通过DP求解》可以解决一个已知的马尔科夫决策过程 本节课 实践无模型预测 解决或者估计一个未知马尔科夫决策过程的价值函数 下一节课 实现无模型决策(Model-free control) 最优化一个马尔科夫决策过程的价值函数 ...
1.2 model-free RL 2. 同轨策略方法和离轨策略方法 2.1 两个策略 2.2 同轨与离轨(on-policy & off-policy) 2.3 在同轨与离轨视角下重新审视 prediction 问题 2.3.1 同轨策略下 q(s,a) 的 MC/TD prediction...
前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 1. Monte-Carlo (蒙特卡洛)策略估计 Monte-Carlo(MC)方法广泛应用于数学、物理和金融等领域。比如在物理学中研究...
简介:前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,...
Lecture 4: Model-Free Prediction 一、Monte-Carlo Learning (一)Monte-Carlo Reinforcement Learning MC方法可直接从经验中学习 MC是model-free:不了解MDP转换/奖励 MC从完整的episode中学到:no bootstrapping MC使用最简单的想法:value = mean return 警告:只能将MC应用于episodic MDPs...
其中Bellman方程是对问题的描述,而两种Iteration方法是在知道环境的情况下用动态规划解Bellman方程。这一课,我们处理在不知道环境的情况下值函数预测问题,也就是所谓的Model-Free Prediction,参考资料:David Silver 的强化学习公开课。 Model-Free Reinforcement Learning...