TD方法结合了动态规划的自举思想与蒙特卡洛的采样思想,其可以像MC方法一样直接从Agent与环境互动的经验中学习,而不需要知道环境的模型,其又可以像DP方法一样无须等待交互的结果,可以边交互边学习。 何为自举(bootstrapping)?对于每一个状态价值函数的估算都依赖于前一时刻各状态价值函数的数值,对于这一特性称为“自...
TD算法是在线的,可以立刻用得到的信息更新数据,因此可以解决一些Continuing tasks,同时相比MC算法由估计结果有更低的方差。 Sarsa算法 上一小节介绍的TD算法能对给定策略进行评估,但强化学习的最终目的是要找到最优策略,马上要介绍的Sarsa算法能直接对动作值函数action values进行评估,并给出最优策略,简单来讲Sarsa算法...
具体来说,时序差分算法用当前获得的奖励加上下一个状态的价值估计来作为在当前状态会获得的回报,即: 其中Rt + γV ( st + 1) − V ( st) 通常被称为时序差分 (temporal difference,TD) 误差(error),时序差分算法将其与步长的乘积作为状态价值的更新量。可以用 rt+ γ V ( st + 1)来代替 Gt的原因...
TD Learning和Q-Learing高度相似。Q-Learning是在做对模型的控制,即求解最佳策略;TD-Learning基本上就是Q-Learning,但是你的策略是固定的。 实际中如果你取α = 1 N \alpha=\frac{1}{N}α=N1或者其他类似的形式,或者取一个很小的值,那么它将必定收敛,当你像上面的例题那样取α = 1 \alpha=1...
4.蒙特卡洛(Monte-Carlo, MC)+时序差分(Temporal Difference, TD),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
其中 通常被称为时序差分 (temporal difference,TD) 误差(error),时序差分算法将其与步长的乘积作为状态价值的更新量。可以用 来代替 的原因 是: 因此蒙特卡洛方法将上式第一行作为更新的目标,而时序差分算法将上式最后一行作为更新的目标。于是,在用策略和环境交互时,每采样一步,我们就可以用时序...
TD算法的核心在于求解给定策略的贝尔曼方程，通过在线学习机制即时更新数据，使其成为解决持续任务的理想方法。其公式为：E[V(s)] = r + γ * V(s')，其中V(s)表示状态值函数，r为即时回报，γ为折扣因子，s'为下一状态。状态值函数的定义为：V(s) = E[∑_t=0^{∞} γ^t * r_t |...
If one had to identify one idea as central and novel to reinforcement learning, it would undoubtedly be temporal-difference (TD) learning. TD方法是蒙特卡洛方法和动态规划思想的结合。TD方法的特点: 一是可以直接从经验中学习,不需要环境模型 二是TD方法根据其他的估计来更新估计,也就是自举。
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)估计的基础上进行估计,从而不需要求解完整个事件(Episod......
在算法里,这种调整通过“TD误差”实现,误差越大,调整幅度越大。这种机制让模型能快速适应环境变化,尤其适合动态场景。 实现时序差分的具体步骤分为三部分。初始化价值函数,给每个状态随机赋值或设为零。与环境交互时,每走一步就计算TD误差,用当前奖励和下一个状态的估计值调整当前状态的估计值。比如迷宫游戏中,机器...