在第2章介绍强化学习问题的时候,我们提到了优化策略和优化值函数之间的等价关系,也就是说找到最优的值函数也就等于找到了最优的策略。因此,根据优化目标是值函数还是策略,model-free的强化学习方法分为基于值函数Value-based和基于策略Policy-based 这两种类型。本章主要介绍基于值函数的强化学习方法。 1. Q-learning...
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...
强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集合中的每一个动作,最终采...
本文介绍Youtube在2019年放出的两篇强化学习推荐系统中基于value-based的一篇,论文标题:SLATEQ: A Tractable Decomposition for Reinforcement Learning with Recommendation Sets (IJCAI 2019) 强化学习推荐系统快速入门 强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个 ...
强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集合中的每一个动作,最终采...
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...
在学习强化学习的过程中，我们关注如何证明值基强化学习（Value-based RL）的收敛性。本文将引入Banach不动点定理，通过具体实例来阐明其在证明收敛性中的应用。首先，我们需要理解Banach不动点定理的内涵。该定理指出，在一个完备度量空间中，如果存在一个压缩映射，则映射在空间内存在一个唯一不动点，且...
强化学习推荐系统快速入门 强化学习算法可以大体分为value-based和policy-based,value-based方法在训练阶段的学习目标是学到一个函数,知道当前状态和动作之后,这个函数可以输出状态下这个动作所能带来的期望的长期价值,记为Q值,或者状态动作值函数;在决策阶段,在一个新的状态下,我们可以根据训练好的函数,尝试可选动作集...
深度强化学习基础(2/5):价值学习 Value-Based Reinforc Q*是一个先知,能预测做每一个动作能带来的平均回报。价值学习就是学习一个函数来近似出一个先知。 DQN是一种价值学习的方法,用神经网络来近似Q*。
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~