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...
为了解决该问题,深度强化学习有两种解决思路:Policy-based和Value-based Value based 基本思路 几乎所有value-based算法都是在Policy Iteration的基础上展开的 因此本文将以policy iteration为起点,介绍value-based算法的演进过程。 policy iteration主要包含两个步骤: Evaluation:根据环境的反馈,评估当前的“局面” Improvemen...
李宏毅ML学习笔记---Reinforcement Learning总结0. 在学习A3C之前,首先需要了解的前置知识:RL算法主要基于以下两种方法:Policy-based:Key Point: Learning an Actor/Policy (do action)Main Idea:STEP1——Def…
一、处理的action space不同：value-based适合处理的action space低维离散的,适合处理连续的action space ...
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...
0x1 强化学习基本分类 在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念以及基本的模型定义。现在我们来对强化学习做一个基本的分类,强化学习方法,根据是否直接优化policy,可以分为value-based 方法和policy-based方法,value-based方法就是去计算状态的价值,根据价值不断
强化学习分为model-based, (model-freed=>policy based, value-based),其中mode-based需要对环境进行建模,以及对神经网络后的状态和奖励建模,相对实现起来比较复杂,但是产出的样本效率高。Model-freed方法自然样本效率很低,但是简单
value_based policy based Value-based Policy: Value-based policy refers to a approach in which policies are formulated and implemented based on a set of core values or principles. These policies are designed to align with the desired outcomes and values of a particular organization or society. ...
强化学习算法:Policy-based RL和Value-based RL 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 ...
value-based方法,需要计算价值函数(value function),根据自己认为的高价值选择行(action)的方法,如Q Learning。 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-...