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...
7月4日下午16:30发布,来源于书籍《Reinforcement Learning: State of the Art》
1.2 Q-learning 1.3 DQN 1.4 Double DQN 1.5 Dueling DQN 1.6 QR-DQN 1.7 Rainbow 2. 基于价值和策略(Actor-Critic)的方法 2.1 A2C和A3C 2.2 TRPO 2.3 PPO 2.4 SAC 2.5 DPG 2.6 DDPG 2.7 TD3 本文对强化学习的model-free经典方法做一个总结归纳,以便在使用方法或阅读文献时进行对比查找。model-free方法的...
为了解决这些问题,上帝说要有an off-policy actor-critic RL algorithm based on the maximum entropy RL framework,于是就有了SAC。SAC使用了maximum entropy reinforcement learning,即最大化熵强化学习,使得policy更倾向于探索,并且在几个最优策略中以相同概率进行选择,加速学习。并且SAC是off-policy算法,提高了sample...
2. 最优策略（Optimal Policy）我们还讨论过，如果我们不断去找更好的策略，就一定能找到比其他所有...
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...
This paper proposes a technique to design controllers for systems with constrained incremental control and input-output constraints called Model-Free Learning Control (MFLC). MFLC, which is based on Reinforcement Learning algorithms, is a simple approach without needing precise detailed information of the...
Model-Free Reinforcement Learning with Continuous Action in Practice Reinforcement learning methods are often considered as a potential solution to enable a robot to adapt to changes in real time to an unpredictable environm... T Degris,PM Pilarski,RS Sutton - American Control Conference 被引量: ...
2. on-policy的Temporal-Difference(TD) Learning - SARSA和SARSA(λ) 3. off-policy的Q-learning 一、model-free的prediction Prediction 部分的内容,全部都不涉及action。因为是衡量当前policy的好坏,只需要估计出每个状态的state-value function v(s)即可。上一文中介绍了使用Bellman Expectation Equation求得某个状...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习中的一个子领域,用于解决决策问题。在强化学习中,主要分为两大类:模型自由(Model-Free)和模型基础(Model-Based)。 什么是模型自由(Model-Free)的强化学习? 模型自由的强化学习不依赖于环境的内部模型。换句话说,它直接从与环境的交互中学习如何采取行动。这种方法的代...