优点：在某些情况下，Value Based方法可能比Policy Based方法收敛得更快。缺点：通常只能学习确定性策略，并且难以应用于高维或连续的动作空间。结合两者：Actor-Critic 方法 Actor-Critic方法结合了Policy Based和Value Based两种方法的优势。在这个框架下：Actor：基于策略的组件（策略梯度），负责生成动作。Critic：基于值...
几乎所有的value based算法都是off-policy的,因为其本质都是policy iteration,而policy iteration允许使用其他策略采集的数据。 几乎所有的policy based算法都是on-policy或者近似on-policy的,因为其本质都是policy gradient,而policy gradient是严格的on-policy 算法。 off-policy算法具有更高的采集效率和训练效率:训练数据...
Value Based 最为典型的就是Q learning,此处也是以Q-learning 为例子 Policy Based 最简单和常用的就是REINFORCE,此处以REINFORCE为例子。 区别为: 1) Q learning 拟合值函数,输入一般为state-action pair,…
value_based policy based -回复 什么是基于价值的策略? 价值是指一个人或组织所重视的原则、信念和动机。基于价值的策略是指以个人或组织所重视的价值观作为指导原则来制定和实施决策和行动计划的一种方法。这种策略将人们的核心价值观作为行为的基础,以此来塑造和推动个人和组织的发展。 基于价值的策略与传统的基于...
1、 策略梯度方法是对策略进行参数化表示，与值函数方中对值函数进行参数化表示相比，策略参数化更简单，...
value_based policy based Value-based Policy: Value-based policy refers to a approach in which policies are formulated and implemented based on a set of core values or principles. These policies are designed to align with the desired outcomes and values of a particular organization or society. ...
下列关于强化学习的说法不正确的是? Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为相关知识点: ...
，off-policy和on-policy的根本区别在于off-policy学习的policy和agent实际执行的policy并不相同。虽然看起来很trivial，但这给了off-policy极大的发挥空间，使RL有能力做knowledge representation。假设有一个机器人在地面上行走，我们想知道在某个状态时如果机器人停止动力系统，需要多久才能完全停下来。我们...
A.Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法B.强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为C.Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新D.强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中相关知识点: 试题来源: 解析 A
A. Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法 B. 强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为 C. Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新 D. 强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中相关知识点: 试题来源: 解析 Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Acti...