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法是,
Action-Value Function Approximation 接下来,我们使用action-value function 来重新表述整个流程,其实这个流程和上面所说大同小异,我就不做赘述: 如何进行Action-Value 的Approximation: Special case: 使用线性逼近器来作为估计模型: NOTE: 在前面的policy evaluation 的过程中,我们使用的是TD error 进行直接的更新,他...
This warrants the research on the relative value functions of simple queueing models, that can be used in the control of more complex queueing systems. In this chapter we provide a survey of value functions of basic queueing models and show how they can be applied to the control of more ...
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...
两类非常流行的可微函数近似器(in RL) 代码语言:txt AI代码解释 - 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(...
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation 为什么需要值函数近似? 之前我们提到过各种计算值函数的方法,比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数;对于 MDP 未知的情况,可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数,为什么需要再进行值函数近似呢?
两类非常流行的可微函数近似器(in RL) 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V π ( s ) V^\pi(s)Vπ(s)的真实值 ...
Existing value function approximation methods have been successfully used in many applications, but they often lack useful a priori error bounds. We propose a new approximate bilinear programming formulation of value function approximation, which employs global optimization. The formulation provides strong ...
In this paper, we develop a linear programming framework for computing a quadratic approximation to the value function, which constitutes the off-line computation of a hierarchical FMS scheduling approach previously developed by us. In contrast to previous work, where relatively crude value functions ...
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