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...
因此需要使用时序差分(TD)算法解决此问题。 2.时序差分(TD)算法 TD是对MC的改进,即agent走到第N步就可以开始回溯更新。 TD 可以理解为走一步看一步,好比下山,MC是直接从山顶下山,看看下山的路有多长,而TD是先走一段,看看是否有路牌指示到下山还有多少距离,如果有,几句把刚才的路加上路牌指示的到山脚的距离相...
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...
Temporal difference 是通过没有环境先验知识的一组episode从环境中学习的一个代理。这意味着时间差异采用无模型或无监督学习方法。也就是从过去经验中学习。...
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。
Temporal Difference(TD) 时序差分 “if one had to identify one idea as central and novel to reinforcement learning, it would undoubtedly be temporal-difference(TD) learning.” - Sutton and Barto 2017 如果要选出对强化学习来说是最核心且最新颖的思想,那好毫无疑问是时序差分学习。-Sutton and Barto ...
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。
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...
本章将要讲解无模型的强化学习中的两大经典算法:Sarsa 和 Q-learning,它们都是基于时序差分(temporal difference,TD)的强化学习算法。同时,本章还会引入一组概念:在线策略学习和离线策略学习。通常来说,在线策略学习要求使用在当前策略下采样得到的样本进行学习,一旦策略被更新,当前的样本就被放弃了,就好像在水龙头下...