选择动作的规则称为策略π,其中价值函数(Value Function)v是累计奖励的期望。 举例说明 为了更好地解释强化学习基本框架,这里给出一个简单的例子:当还是一个调皮的孩子不愿意做作业,父母就会在孩子不愿意做作业的时候就会说:“做完作业带你去麦当劳”。这时候,小孩子眼睛闪着金光,于是调皮的孩子就会为了去麦当劳乖乖...
其余的理论MDP基本都体现在RL的value function和和Bellman Equation中了。 如上图所示,就是Markov Chain和Transition Matrix的代表。 实际上,bellman方程是可以直接解的,先用matrix形式写出表达式 写成matrix的形式是比较巧妙的,而且非常方便进行解。 其中 矩阵为转移矩阵,那么数值解value向量就可以直接解出,但是复杂度是...
3. Value Function 3.1 Action-value Function Q(s,a) Q_\pi(s_t,a_t)=\mathbb{E}[U_t|S_t=s_t,A_t=a_t] \\ 可以认为,Q_\pi是对于当前状态s_t,采取行为a_t是否明智的一种描述或者打分。 该式子可以简单的做如下的理解: 如果你要抛硬币,假设你知道了当前状态下你抛硬币的正反面是等可能的...
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation 阅读目录 为什么需要值函数近似? 增量方法 批量方法 Reference 回到顶部 为什么需要值函数近似? 之前我们提到过各种计算值函数的方法,比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数;对于 MDP 未知的情况,可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数,...
5、值函数(Value Function) 知道一个状态的值或者状态行动对(state-action pair)很有用。这里的值指的是,如果你从某一个状态或者状态行动对开始,一直按照某个策略运行下去最终获得的期望回报。几乎是所有的强化学习方法,都在用不同的形式使用着值函数。
强化学习和一般深度学习的目的是一样的,都是要找一个Function。强化学习要找的Function如下图所示,这个Function我们将其称为Actor。Actor的输入是它对环境的观察,输出是一个行为Action。当Actor输出一个行为后,环境的状态会发生改变,因此Actor又能观察到新的环境,相应的又输出一个新的行为。在Actor和环境互动的过程中...
值函数(Value Functions)包括状态值函数和动作值函数。先介绍状态值函数。策略π的状态值函数(State-Value Function)表示为vπ(s) , 是指对于每个状态s∈S,其都生成智能体从状态s开始,然后在所有时间步根据该策略选择动作的预期回报。公式如下所示: νπ(s) = Eπ [Gt|St=s] ...
理解强化学习的关键概念包括:状态(state)、行动(action)、奖励(reward)、策略(policy)、价值函数(value function)和模型(model)。状态是对环境的描述;行动是智能体可以选择的操作;奖励是对采取某个行动的即时反馈;策略是从状态到行动的映射;价值函数估计在某状态下采取某行动或遵循某策略的长期收益;模型则预测环境如何...
,一般可通过动态规划、蒙特卡洛估计与 Temporal-Difference learning 求解。 状态价值函数和动作价值函数的关系 最优方程 最优价值函数(optimal state-value function) 其意义为所有策略下价值函数的最大值 Bellman最优方程 v 描述了处于一个状态的长期最优化价值,即在这个状态下考虑到所有可能发生的后续动作,并且都挑选...
The Reinforcement Learning theory is a powerful tool for building recognition systems. This theory has long been used in the construction of computational models of neural networks of the brain. However, the validity of its use for these purposes is not unequivocally recognized. One of the reasons...