【n-step TD learning 优点】: 向后采样的时间步长n灵活可变,视野可近可远——部分应用中,Bootstrapping往往在一个时间段内有显著的状态变化,因此选择动作的频率在不同时间段是不同的,需要不同的采样时间间隔来适应变化的动作选择频率,这些对于one-step TD learning是无法做到的 误差减少性质——n-step TD的期望...
n-step TD 的权衡 n-step TD 更新公式 如何处理末尾的数据? (舍弃 或 bootstrapping) 2. TD(λ) TD(λ) 目标 λ 参数的作用 TD(λ) 更新公式 TD(λ)调节经验 1. TD(λ) 的作用机制 2. 如何根据任务调节 2.4 根据模型的训练稳定性 2.5 使用交叉验证或网格搜索 3. 调节 的总结表格 总结 3. 多...
n步TD算法可以在多步后进行bootstrap,这就解决了固定一步时间间隔的缺点,还能兼具bootstrap方法的优势。 n-step TD Prediction n-step Sarsa n步Sarsa算法很自然的将n步反馈加入到Sarsa算法中,实现了n步Sarsa,其backup diagrams如下,和n步TD类似,只不过起始状态和结束状态都变成了动作。 n-step Off-policy Learn...
This paper analyzes multi-step temporal difference (TD)-learning algorithms within the ``deadly triad'' scenario, characterized by linear function approximation, off-policy learning, and bootstrapping. In particular, we prove that n n -step TD-learning algorithms converge to a solution as the sam...
n-step Bootstrappingn-step 方法将Monte Carlo 与 one-step TD统一起来。 n-step 方法作为 eligibility traces 的引入,eligibility traces 可以同时的在很多时间间隔进行bootstrapping.n-step TD Predictionone-step TD 方法只是基于下一步的奖励,通过下一步状态的价值进行bootstrapping,而MC方法则是基于某个...
3、n-step Off-policy Learning by Importance Sampling 在之前的文章中我们介绍过off-policy的强化学习控制方式,其主要思想就是在学习价值函数时采用目标策略\pi,而在生成行为数据时采用策略b。通常来说目标策略是基于当前价值函数的greedy策略,而行为策略b则更具探索性(例如\varepsilon-greedy策略)。但是考虑到两种策...
http://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/partI/chapter7/n_step_bootstrapping.html n步自举法与时序差分方法、蒙特卡洛方法 如上图: 时序差分方法中,下一状态的价值是“估计”出来的; 蒙特卡洛方法中,下一状态的价值是在整个幕都终止后,更加后续状态的折扣算出来的,是“已知”的; ...
一、前言 在强化学习系列(五):蒙特卡罗方法(Monte Carlo)和强化学习系列(六):时间差分算法(Temporal-Difference Learning)中,我们介绍了两种用于求解环境模型未知的MDP方法:MC和TD,MC是一种每episode更新一次的方法,TD是单步更新的方法,n-step Bootstrapping (步步为营)是一种介于TD和MC之间的方法,n-step更新一次...
时序差分的思想就是将下一时刻的状态价值或下一时刻的状态动作价值作为估计值,用于估计当前状态价值或动作价值。时序差分是一种结合采样和自举的方法,那么一种介于二者之间的则是n步自举,也叫做多步引导(n step bootstraping)。 本节将主要讲解n步时序差分。下面给出n步时序差分的回溯图:...
《强化学习Sutton》读书笔记(六)——n步Bootstrapping(n-step Bootstrapping),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。