优点：在某些情况下，Value Based方法可能比Policy Based方法收敛得更快。缺点：通常只能学习确定性策略，并且难以应用于高维或连续的动作空间。结合两者：Actor-Critic 方法 Actor-Critic方法结合了Policy Based和Value Based两种方法的优势。在这个框架下：Actor：基于策略的组件（策略梯度），负责生成动作。Critic：基于值...
几乎所有的value based算法都是off-policy的,因为其本质都是policy iteration,而policy iteration允许使用其他策略采集的数据。 几乎所有的policy based算法都是on-policy或者近似on-policy的,因为其本质都是policy gradient,而policy gradient是严格的on-policy 算法。 off-policy算法具有更高的采集效率和训练效率:训练数据...
三、更新频率不同：value-based每个action执行都可以更新，policy-based 每个episode完成之后才能更新一次。...
policy-based:输入s,输出p(s,a) 不但如此,还有区别 value-based:输入s,输出Q(s,a)后,我们要选一个动作。其选取方法是: 训练时使用epsilon-greedy(有一定探索) 测试时使用argmax Q(s,a)(确定),也就是1-greedy(确定)。 policy-based:输入s,输出p(s,a)后,我们要选一个动作。其选取方法是: 训练时根据...
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的期望价值（Q值），之后可以通过选择Q值最高的Action执行策略。这两种方法的出发点和...
value_based policy based -回复 什么是基于价值的策略? 价值是指一个人或组织所重视的原则、信念和动机。基于价值的策略是指以个人或组织所重视的价值观作为指导原则来制定和实施决策和行动计划的一种方法。这种策略将人们的核心价值观作为行为的基础,以此来塑造和推动个人和组织的发展。 基于价值的策略与传统的基于...
深度强化学习:value based & policy based JamesPlur 4AI 摘要 本文介绍了部分常见的深度强化学习算法的主要思路,以“提出问题,给出解决方案”的形式尽可能还原算法的发展脉络。 本文将按照policy based/value based的分类进行介绍,其中po…阅读全文 赞同76 4 条评论 分享收藏...
认识到 Value-Based 与 Policy-Based 区别后,我们再来讨论下 Policy-Based RL 的优缺点: 优点: 收敛性更好 对于具有高维或者连续动作空间的问题更加有效 可以学习随机策略 缺点: 绝大多数情况下收敛到局部最优点,而非全局最优 评估一个策略一般情况下低效且存在较高的方差 回到顶部 Policy Search 我们首先定义下...
,Policy-based有PolicyGrandient;Value-based有Q-Learning。根据这两种算法我们很清晰的就能看出他们之间的区别,Policy-based算法是通过算法计算出下一个动作的概率,并根据概率来选取对应动作。而Value-based是通过潜在奖励计算出动作回报期望来作为选取动作的依据。Policy基于概率的算法在连续动作空间上比起Value-based更有...