我说我的办法是general的,不关policy-based的和value-based的都能用。他提的baseline只针对off-policy value-based的RL算法,有HER加成,直接跟我们比不兼容也不公平。 它的回复居然是 TD3 是actor-critic,也能用 HER。它觉得只要是actor-critic架构,就算policy-based,所以 HER 能用在所有policy-based 包括 PPO,...
Policy-Based Method:Actor-Critic Policy Network Policy-Based Methods和Q-Learning包括DQN等Value-Based Methods相比存在以下优点: 可以解决具有高维或连续的动作空间的问题,DQN只适用于离散动作空间的情况。 可以利用梯度信息引导连续的优化过程,可以保证更好的收敛性。 可以自然地对随机策略建模,而DQN往往使用贪心策略...
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...
强化学习可以根据是否直接输出动作分为value-based和policy-based方法。前者根据预测和控制求出最优值函数(V或Q),然后通常取贪心策略来得出最优动作,后者直接一些,他直接输出动作,即policy-based。 value-based已经比较不错,但是仍需学习policy-based原因有三点: ①:value-based无法很好解决连续动作的RL问题,比如行车...
相关知识点: 试题来源: 解析 基于价值的强化学习(Value-based()RL);基于策略的强化学习(Policy-based()RL);深度强化学习(DRL);逆强化学习(Inverse()RL)() 反馈 收藏
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
强化学习:Policy-based方法 Part 1 简介:在前面两篇文章中,我们完成了基于值的(value-based)强化学习算法,可以在给定的环境下选择相应动作,并根据最高的Q-value来确定下一步的动作(最大化未来奖励期望)。可以看到,策略主要来源于对动作价值的估计过程。
而回报则是门可以被成功地打开。某些行动,像走向门这个行为是为了解决这个问题而比较必要的,但是它们本身没有回报,因为只有打开门本身才能提供回报。在这种情况下,一个agent需要学习分配值(value)到各个最终可以导向回报的行为,这也就导向了我们对时序动态性(temporal dynamics)的介绍。
Note: RL 考虑的泛化性是在同一张地图的任意位置出发都能完成任务 局部观测赋予 agent 一定的地图泛化能力,如果直接用原始观测或从中提取特征作为状态,则 agent 学到的是从这个 25*25 的观测特征分布到动作的映射,在所有地图的生成满足某个生成规则,训练地图中包含所有地图构成要素,且有一定多样性的前提下,可能可以...
探索将全局和局部策略结合起来的算法,包括GPS(Guided Policy Search)与Policy distillation。 1. 基于模型的强化学习的几个迭代版本 首先回顾下之前所提到的model-based RL的几个版本。 1.1 V0.5版 V0.5版是最原始的版本,他首先运行某种基本策略(如随机策略)来收集样本数据,然后通过最小化MSE的方法来学习模型动态函...