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...
Policy-based 与value-based方法不同,policy-based的方法直接训练一个策略,来指导在状态s下应该进行怎样的动作a,而不需要去计算所谓的value。它可以写成:\pi_\theta(s)=\mathbb{P}[A|s;\theta],它输出的是一个关于状态s的动作分布。并且定义一个目标函数J({\theta})来代表累积奖励的期望,通过最大化这个目标...
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训...
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...
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...
**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.AlphaGopolicy-basedvalue-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...PolicyGradient: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(输入是动作现实网络的动作)|状态估计网络...
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. In value-based policy, the...