近似价值函数(Value Function Approximation) 到目前为止,我们使用查表(Table Lookup)的方式来表示价值函数,因此,每一个状态或者每一个状态动作对与表格中的一个V或Q值的条目对应。对于大规模问题,有太多的状态或动作需要存储在内存中,而且对于每一个状态单独地学习得到价值也是一个很缓慢的过程。 大规模问题的解决方...
1 价值函数逼近(Value Function Approximation) 2 DQN算法(Deep Q-Network) 2.1 概念 2.2 损失函数 2.3 更新神经网络 2.4 伪代码 至此,我们对于状态价值函数和动作价值函数的表示都是针对不同的状态分别储存一个数值,并且把它们当做不同的情形来更新的。这些价值函数需要一张表格来存储(Tabular Solution Method),获取...
DQN（Deep Q-Networks）是将经验回放与Q-learning的近似方法结合起来的深度强化学习技术。它在处理复杂环境时展现出了优势，通过经验回放机制，优化了学习过程中的数据使用方式。最后，线性最小二乘法在批量方法中提供了优化，允许我们直接求解线性拟合函数的最小值，从而提高计算效率。通过这种方法，我们可以...
本讲将深入价值函数近似表示与学习，探讨在大规模问题中如何使用近似函数替代精确方法。通过线性组合、神经网络等方法，以少量参数拟合各种价值函数。理论比较各种近似方法的优缺点及收敛性，分为“增量方法”与“批方法”，在大规模强化学习中具有显著应用价值。增量方法利用梯度下降原理，针对每一步优化近似函...
Synonyms Approximate Dynamic Programming ; Neuro-dynamic Programming ; Cost-to-go Function Approximation Definition The goal in sequential decision making under uncertainty is to find good or optimal policies for selecting actions in stochastic environments in order to achieve a long term goal; such ...
强化学习基础篇(二十八)值函数近似法(Value Function Approximation) 在大规模的强化学习任务求解中,精确获得状态值或动作值 较为困难。而值函数近似法通过寻找状态值或动作值 的近似替代函数 或 的方式来求解大规模强化学习任务,既避免了表格求解法所需大规模存储空间的问题,又提升了求解效率,是实际求解任务中被泛采...
abc.abstractmethod #抽象方法50defapply_action(self, action)#应用动作:51"""Apply action and return a sample.52#应用动作,返回一个sample53Parameters#参数54---55action: int#动作的编号56The action index to apply. This should be a number in the range57[0, num_actions())5859Returns#返回60---...
data.28#该函数对于给出的数据更新一步权重29Parameters#输入参数30---31data:#数据32#求解器需要的数据,通常是一个元素是采样的列表,当然也可以是各种求解器支持的方法33This is the data used by the solver. In most cases this will be34a list of samples. But it can be anything supported by the s...
两类非常流行的可微函数近似器(in RL) 代码语言:txt 复制 - 线性特征表示(here) - 神经网络(可能会写到下一篇博文) 线性特征表示是前几年研究的最多的近似器。 Value Function Approximation for Policy Evaluation with an Oracle 首先假定我们可以查询任何状态s并且有一个黑盒能返回给我们Vπ(s)V^\pi(s)Vπ...
Lecture 6: Value Function Approximation 一、Introduction (一)Large-Scale Reinforcement Learning 强化学习可用于解决较大的问题,例如: Backgammon: states Computer Go: states Helicopter: continuous state space 在最近的两堂课中,我们如何扩展无模型的预测和控制方法?