Critic 通常被称为价值函数(Value Function),可以表示为V^{\theta}(s),其中上标\theta 表示智能体的策略。具体来说,价值函数以状态s作为输入,输出一个标量V^{\theta}(s),即在执行者或者策略\theta下,从状态s开始所能获得的折扣累积奖励(Discounted Cumulative Reward)G'。 critic (
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation 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,为什么需要再进行值函数近似呢? 其实到目前为止,我们介绍的值函数计算方法都...
由于function of value 能够代表各种action的平均cumulated reward,这里直接使用Vθ(st+1)来代替st+1下各种at+1得到的Gt+1′的平均值(期望值),所以可以做替换Gt′⇒rt+Vθ(st+1),代表在st下做at到达st+1并最终玩完游戏得到的期望值 最终At=rt+Vθ(st+1)−Vθ(st) At表示,在st这一步采取at与不采...
)根据这个等式,加上一个learning rate就可以iteratively更新Value function了: V(s_t) \leftarrow (1-\alpha) V(s_t) + \alpha(r_{t+1} + \gamma V(s_{t+1})) = V(s_t) + \alpha(r_{t+1}+\gamma V(s_{t+1}) - V(s_t)) 。这个对于 Q(s,a) 同样适用。 )Q-Learning:Off-pol...
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] ...
This object implements a value function approximator object that you can use as a critic for a reinforcement learning agent. A value function (also known as state-value function) is a mapping from an environment observation to the value of a policy. Specifically, its output is a scalar that...
结合world model和value function的思想,我们提出了一种model-based的价值函数形式化,能够将环境演变和奖励分离开来。通过使用稠密的推荐环境数据而非奖励信号,我们有效地学习了一个与奖励无关的、高模型容量的world model。不同于传统只预测下一步状态的world model,我们通过引入goal-based 强化学习框架,通过对强化学习...
1.7 value functions value function其实就是用来计算上述提到的expected return的,定义也是一样的。 其中又分为 其实本质都是一样的,Q和V两个的区别只是在于当前state是否有相应的action,V就是所有当前所有action导致的Q的加权。 这个联系方式也是和1.6节中定义的optimization problem一致,即以当前状态为起点,所有action...
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...
价值函数(Value function):一个估计智能体可以获得的预期累积奖励的函数,从一个给定的状态开始并遵循一个特定的策略。Q函数(Q-function):一个估计智能体可以获得的预期累积奖励的函数,从一个给定的状态开 始,采取一个特定的行动,然后遵循一个特定的策略。探索还是利用(Exploration vs. Exploitation): 在尝试新行动...