此为《强化学习》第六章 Temporal-Difference Learning 。 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning, TD) 是强化学习的核心。TD学习是蒙特卡洛MC法和动态规划DP法的综合,它可以像MC那样,不需要知道环境的全部信息,通过交互就能学习;同时,它也可以像DP那样,在(其他值函数)估计的基础上
强化学习系列(六):时间差分算法(Temporal-Difference Learning) 一、前言 在强化学习系列(五):蒙特卡罗方法(Monte Carlo)中,我们提到了求解环境模型未知MDP的方法——Monte Carlo,但该方法是每个episode 更新一次(episode-by-episode)。本章介绍一种单步更新的求解环境模型未知MDP的方法——Temporal-Difference Learning(...
策略行动价值\(q_{\pi}\)的off-policy时序差分学习方法: Q-learning(单步) Double Q-learning(单步) 策略行动价值\(q_{\pi}\)的off-policy时序差分学习方法(带importance sampling): Sarsa(多步) 策略行动价值\(q_{\pi}\)的off-policy时序差分学习方法(不带importance sampling): Tree Backup Algorithm(多...
Q-learning与前面两个算法不同的是它是直接对贝尔曼最优方程进行求解。 Q-learning算法如下: qt+1(st,at)=qt(st,at)−αt(st,at)⌊qt(st,at)−[rt+1+γmaxa∈Aqt(st+1,a)]⌋,qt+1(s,a)=qt(s,a),∀(s,a)≠(st,at), 与Sarsa算法类似,唯一的不同点就是Q-learning的TD target是...
bootstrap)的方式采样数据，通过最小化差分更新参数的一种model-free学习方法。根据Expected Return的不同近似方法，分为one-step、n-step、TD(λ)、蒙特卡洛方法等，参数更新形式可以统一起来：以上英文图片摘自Richard S. Sutton and Andrew G. Barto的《Reinforcement Learning: An Introduction》.
时序差分学习 (temporal-difference learning, TD learning):指从采样得到的不完整的状态序列学习,该方法通过合理的bootstrapping,先估计某状态在该状态序列(episode)完整后可能得到的 return,并在此基础上利用累进更新平均值的方法得到该状态的价值,再通过不断的采样来持续更新这个价值。
Temporal-difference learningRecently, network virtualization is considered as a promising solution for the future Internet which can help to overcome the resistance of the current Internet to fundamental changes. The problem of embedding Virtual Networks (VN) in a Substrate Network (SN) is the main ...
Q-learning 算法(Watkins, 1989)是一个突破性的算法。这里利用了这个公式进行off-policy学习。Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxa Q(St+1,a)−Q(St,At)](3)(3)Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxa Q(St+1,a)−Q(St,At)]...
时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 时序差分学习算法结合了动态规划和蒙特卡洛算法特点。一方面像蒙特卡洛算法一样,它不需要知道具体的环境模型,可以直接从经验中学习;另一方面,继承了动态规划算法的自举(bootstrap)方法,可以利用之前学到的估计值来更新值函数,而不用等到一个episode 结束后再更新。
Temporal-Difference Learning TD 笔者将根据书中内容,对三者特性进行总结: 特性 DP MC TD 是否需要完备的环境模型(需要知道 ) Yes No No 期望更新(计算基于采样的所有可能后继节点的完整分布) Yes No No 采样更新(计算基于采样得到的单个后继节点的样本数据) No Yes Yes 无需等待交互的最终结果 Yes No Yes ...