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...
训练最优策略π∗的方法主要有两种,一种叫做Policy-based,一种叫做Value-based,前者学习在某个状态下需要输出什么样的动作,后者则是通过训练一个价值函数来评估每个状态的价值,通过找到最有价值的状态来寻找那个动作可以达到那个状态,那么这个动作就是我们所需要的。接下来分别介绍两种方式。 Value-based value-based...
我们首先讨论on-policy和off-policy的问题:如果策略更新可以使用异策略采集的数据,那么就是off-policy的,反之是on-policy的。 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...
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...
0x1 强化学习基本分类 在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念以及基本的模型定义。现在我们来对强化学习做一个基本的分类,强化学习方法,根据是否直接优化policy,可以分为value-based 方法和policy-based方法,value-based方法就是去计算状态的价值,根据价值不断
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. ...
百度试题 结果1 题目强化学习问题的三种方法分别是() A. 基于价值(value-based) B. 基于策略(policy-based) C. 基于模型(model-based) D. nan 相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
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...
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
We establish a new connection between value and policy based reinforcement learning (RL) based on a relationship between softmax temporal value consistency and policy optimality under entropy regularization. Specifically, we show that softmax consistent action values correspond to optimal entropy regularized...