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...
1.基于价值(Value-based)的方法 ---1.1 Q-Learning 1989 ---1.2 DQN——Deepmind 2015 2.基于策略(Policy-based)的方法 ---2.1 Policy Gradient ---2.2 TRPO、PPO、PPO2 3.基于模型(Model-based)的方法 4.Value-based和Policy-based相结合的方法 ---4.1 AC和A2C——2016 DeepMind ---4.2 A3C——2016...
所以从上面可以看出区别之外,我们还可以发现,value-based相当于绕过了Q值,不去计算那个东西,原来是用Q值来决策,现在用概率决策,相当于把Q值隐含在概率里了,那么就有了一个问题, 就是:我不能把value-based中的Q(s,a)进行softmax归一化吗?这样不就是概率了吗?不就是policy-based了吗? 解答: 这个操作其实根本不...
对于Actor-Critic算法,说法错误的是A.Actor-Critic算法结合了policy-based和value-based的方法B.Critic网络是用来输出动
这些policy的value function一般称作GVF(general value function)，可以作为knowledge representation。但问题在于怎样学习这些policy，由于数量巨大，显然不可能对每个GVF进行on-policy的学习，此时便可以利用一个exploration很强的behaviour policy进行off-policy学习。希望对你有帮助~
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: ...
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
【单选题】下列关于强化学习的说法不正确的是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A
下列关于强化学习的说法不正确的是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
[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): ...