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...
一、人工智能的三种学习方法1.以逻辑推理为核心的符号主义人工智能 2.以数据建模为核心的机器学习 3.以环境交互为核心的 强化学习二、强化学习的求解过程1.基于价值(Value-based)的方法对价值函数进行建模和估计…
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...
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. ...
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，...
我们可以构造一个policy，action永远都是停止动力系统，reward是每个time step为-1，那很显然在某个state下机器人停止所需的时间就是在我们构造的这个policy下的v(state)。我们可以有很多类似的问题，同样我们需要构造很多类似的policy来回答这些问题。这些policy的value function一般称作GVF(general value ...
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: ...
DQN算是深度强化学习的中的主流流派,代表了Value-Based这一大类深度强化学习算法。但是它也有自己的一些问题,就是绝大多数DQN只能处理离散的动作集合,不能处理连续的动作集合。虽然NAF DQN可以解决这个问题,但是方法过于复杂了。而深度强化学习的另一个主流流派Policy-Based而可以较好的解决这个问题...