Policy-based 与value-based方法不同,policy-based的方法直接训练一个策略,来指导在状态s下应该进行怎样的动作a,而不需要去计算所谓的value。它可以写成:\pi_\theta(s)=\mathbb{P}[A|s;\theta],它输出的是一个关于状态s的动作分布。并且定义一个目标函数J({\theta})来代表累积奖励的期望,通过最大化这个目标...
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...
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...
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
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. ...
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...
action domain. We present anactor-critic,model-free algorithmbased on thedeterministic policy ...
[Value Based 方法] (1) Value based的方法的背景知识 对于MDP, S,A,P,R,r来说,首先是定义了value function, V(s)和Q(s,a), 在有了value function的定义以后,就可以得到 Optimal value Optimal policy 然后又引出了Bellman Equation,Bellman Equation 又可以推导出B... 查看原文 Machine Learning(8): ...
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...