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: 首先,是策略无法评估,因为无法做全概率展开。此时...
Multi-Step Learning:即TD(n)的思想,使得目标价值估计更为准确 Distributional DQN(Categorical DQN):得到价值分布 NoisyNet:增强模型的探索能力 论文传送门:Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning 论文中的消融实验如下所示: 2. 基于价值和策略(Actor-Critic)的方法 单纯地基于策略(Policy-base...
We propose novel mathematical frameworks for model-free learning algorithms for games on complex systems with application to network security. We will use cyber-physical systems with sparse communication that can however yield global mission and provide formal optimality and robustness guarantees. Given ...
例如,Q-Learning 是通过不断求解一个状态下的动作估值函数 ( , ) 来进行策略学习的,它并没有采用先根据统计结果做出一个模型再做规划的方法,而是直接以类似查表的方法,估算 ( , )中每个“小格子”的值,从而进行建模和求解的。这个思路是很好的——我们不是“先知”,怎么知道模型长什么样?因此,采用一个直观...
例如,Q-Learning 是通过不断求解一个状态下的动作估值函数 ?(?, ?) 来进行策略学习的,它并没有采用先根据统计结果做出一个模型再做规划的方法,而是直接以类似查表的方法,估算 ?(?, ?)中每个“小格子”的值,从而进行建模和求解的。这个思路是很好的——我们不是“先知”,怎么知道模型长什么样?因此,采用一...
Jack O'Neill, Sarah Jane Delany, and Brian MacNamee. Model-free and model-based active learning for regression. In Advances in Computational Intelligence Systems, pages 375-386. Springer, 2017.J. ONeill, S. J. Delany, and B. MacNamee. Model-free and model-based active learning for ...
C. Reinforcement Learning 通过访问状态 s 和奖励函数 r,强化学习的目标是找到优化期望未来总奖励的最优策略π*: 其中γ 是奖励的折扣因子。然后,解决方案π*(at|st)可以用作我们智能体的控制器,它采用当前输入状态st并输出控制命令at以应用于车辆。下一节将介绍我们如何获取策略。
《Reinforcement Learning: An Introduction》 读书笔记 - 目录 为了求解价值函数,或更一步得到最优策略,可以解Bellman方程组,但是当状态集太大时,求解的复杂度太高,所以这一章主要介绍了一些迭代的方式来逼近精确解,在不损失精度的情况下,大幅减少复杂度(对state-value function来说,一般是O(|S|k)O(|S|k),即...
4. Temporal-Difference Learning (TD) Control 4.1 方法1:Sarsa(同轨) 4.1.1 Sarsa prediction 4.1.2 Sarsa control 4.2 方法2:Q-learning(离轨) 4.2.1 Q-learning Control ...
learning is that it is a model-free control strategy. This means that no explicit model of the state-transition dynamics is estimated during computation of the policy. Thus for Q-learning, particular importance is placed on finding a good estimator of the Q-function, and in this paper, we ...