是个On policy。 对Q-learning分析,SARS同上,但是在对a的选择上,b策略始终遵循软策略探索(一般而言是基于pi,然后做ε-greedy探索),而pi的更新,是始终遵循自己的选最优,是个确定性策略,与b的软策略明显不同,为Off policy。 一般而言我们不希望策略过早的表现出倾向 普通重要性采样 - IS 详见RL An Intro... ...
Q-learning的policy evaluation是Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+γmaxaQ(st+1,a)−Q(st,at)...
在线策略（on-policy）算法表示行为策略和目标策略是同一个策略，而离线策略（off-policy）算法表示行为策...
a.On-policy MC:同策略MC是指产生数据的策略与评估改进的策略是同一个策略。 b.Off-policy MC:离策略是指产生数据策略与评估改进的策略不是同一种策略。当然了,离策略MC也不是随便选择的,而是必须满足一定的条件。这个条件简单说就是:数据生成策略产生的状态要覆盖评估和改进策略的所有可能性。其实想想,这个还是...
The contribution of this article is the introduction of a RT form of off-policy MC learning.James F. PetersChristopher HenryEngineering Applications of Artificial IntelligencePETERS J F,HENRY C.Approximation spaces in off-policy monte carlo learning. Engineering Applications of ArtificialIntelligence . ...
同轨(on policy)策略: 用于生成采样数据序列的策略和用于实际决策的待评估和改进的策略是一样的。在同轨策略方法中,策略一般是软性的(选中任何一个动作的概率大于某个值),会逐渐逼近一个确定性策略。 【同轨策略算法的蒙特卡罗控制的总体思想依然是GPI,采用首次访问型MC算法来估计当前策略的动作价值函数。由于缺乏...
2.2.1 Q-learning(不使用) 2.2.2 Dyna-Q(不使用) 2.2.3 DQN(不使用) 2.2.4 PER(使用) 2.3 其他 重要度采样比主要用于off-policy的value based control方法,这类方法特点为 ...
TDC on Baird’s counterexample问题描述见 Off-policy Methods with Approximation(上)。 代码编写: 结果: Emphatic-TD Methods 结果: Reducing Variance 小结 本章将off-policy learning分为两部分来讨论。第一部分针对off-policy learning 中不断变化的update target,针对tabular case提供了一些方法(off-policy TD ...
This paper introduces an approach to off-policy Monte Carlo (MC) learning guided by behaviour patterns gleaned from approximation spaces and rough set theory introduced by Zdzisaw Pawlak in 1981. During reinforcement learning, an agent makes action selections in an effort to maximize a reward signal...
on-policy:若交互/采样策略和评估及改善的策略是同一个策略,可翻译为同策略。 off-policy:若交互/采样策略和评估及改善的策略是不同的策略,可翻译为异策略。 这种差异有两种解读方式: 策略迭代的策略不是当前交互的策略(Q-learning与Sarsa) 策略迭代时候使用的经验不是以当前策略进行交互的(DQN等具有 experience ...