1.value-based和 policy-based 1) value-based基于价值的RL,倾向于选择价值最大的状态或者动作;value-based通过迭代计算最优值函数Q,并根据最优值函数改进策略。 2) policy-based基于策略的RL,常分为随机策略与确定性策略;policy-based无需定义价值函数,可以通过动作分配概率分布,并按照该分布来根据当前状态执行动作...
Value Based Learnt Value Function Implicit policy (e.g. ϵ−greedy) Policy Based No Value Function Learnt Policy Actor-Critic Learnt Value Function Learnt Policy Advantages of Policy-Based RL Advantages: Better convergence properties Effective in high-dimensional or continuous action ...
policy-based方法,不需要根据value function选择action,可以直接得出policy的方法。 图中第三类方法(Actor critic)结合了上述两者,即计算value function,但不直接根据value function选择action,action 由policy-based方法得到。 二. Advantages of Policy-Based RL Policy-Based RL 的优势: 1)有着更好的收敛性质。Value_...
RL学习笔记 **model-based 多建了一个学习到的虚拟环境,通过想象判断不同动作的结果。**eg.AlphaGo policy-based value-based 输出下一步采取各种行动的概率(每种动作都有可能被选... Policy Gradient:动作估计网络(输出实时动作actor施行)|动作现实网络(更新价值网络) value-based:状态现实网络(输入是动作现实网...
图3 AlphaGo中随机策略、快速走子、估值网络和策略网络（SL和RL两种）的性能表现 Policy-Based（或者Policy Gradients）和Value-Based（或者Q-Learning）是强化学习中最重要的两类方法，其主要区别在于Policy-Based的方法直接预测在某个环境状态下应该采取的Action，而Value Based的方法则预测某个环境状态下所有Action的...
强化学习中有两大类方法,分别是基于策略的强化学习(Policy-based RL)和基于价值的强化学习(Value-based RL),它们学习或近似不同的函数,但最终目的都是指导智能体(agent)做动作。 要指导agent做动作,有下面两种实现方法: 1. 通过学习在给定状态 s 下采取每个动作 a 的期望回报值,然后选取具有最大回报值的动作。
2、我们做rl终究的目的是得到一个策略，如果在某个task上策略不收敛，那value based方法就在这个task上...
强化学习的方法主要有()A.()基于价值的强化学习(Value-based()RL)B.()基于策略的强化学习(Policy-based()RL)C.()深度强化学习(D
强化学习的方法主要有( )A.基于价值的强化学习(Value-based RL)B.基于策略的强化学习(Policy-based RL)C.深度强化学习(DRL)D.逆强
policy gradient actor-critic A3C policy gradient 在之前的DQN是进行value function的approximation,是...一模一样的state,如果是value-based RL就会对这两个state执行一样的action,那么就会有50%的概率无法拿到黄金(reward)。 如果是采用policy-based policy Planning by Dynamic Programming ) refers to the proble...