2. 使用重要度采样比的场景 2.1 MC Control 方法(使用) MC Control 使用蒙特卡洛方法做 prediction,其思想是直接使用经验期望估计真实期望,公式为( 表示估计) 对于这种 MC prediction,有两种重要度采样方法,定义 为所有访问过状态 的集合 使用普通重要度采样比: ,得到无偏估计 ,但方差无界 使用...
所以吧,我们的第一个完整算法就这样产生了,GLIE-MC Control,具体的过程描述见下表,但是这种算法不算完美,别忘了我们还有更加灵活的TD,相比较MC而言,TD的方差更低,可以进行在线学习(online,应该就是指TD可实时更新的特点,对应的是MC的整个episode才更新的offline方式),所以我们考虑用TD来做Control,也用行动价值函数...
算法流程如下,on-policy first-visit MC control algorithm for ε-soft policies Off-policy Predict Q:为什么在Exploring Starts & ε-greedy 之外还有这个? A:用走迷宫问题举例,目标是尽量探索每个方案是吧,要么Exploring Starts,要么带ε的随机。探索在一开始是好事到后来会影响policy发挥。policy在后期不需要那个...
【强化学习RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA, Q-learning等 本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 在上一文介绍了RL基础概念和MDP后,本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss...
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...
The solution to this problem results from a form of weighted sampling using a combination of MC methods and approximation spaces to estimate the expected value of returns on actions. This is made possible by considering behaviour patterns of an agent in the context of approximation spaces. The ...
This paper introduces an approach to off-policy Monte Carlo (MC) learning guided by behaviour patterns gleaned from approximation spaces and rough set theo... JF Peters,C Henry - 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》 被引量: 56发表: 2007年 Uncertainty Over Models and Data: The...
第八章:Planning and Learning with Tabular Methods 本章为需要环境的model-based强化学习方法(如DP和启发式搜索)和不需要环境的model-free方法(比如MC和TD)提供一个统一的论述框架。基于模型的方法依赖规划(planning)而无模型的强化学习方法依赖学习(learning)。这两种方式有很多不同也有很多相似点。特别的是这两种方...
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 ...
具体做法是:根据目标策略π和行为策略b分别所产生的相同某段序列(在本文Episode中某一段称为Trajectory)的概率的比值来加权求和return(Return是MC法中的一个样本序列(整个Episode)的总奖励),这个比值称为importance-sampling ratio。(也就是把一段又一段的序列总价值根据importance-sampling ratio加权求和,得到某个state...