深入理解强化学习(六)- Policy-based模型 深入理解强化学习(七)- Actor-Critic 图0-1 强化学习方法 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...
Target Network用于计算那个动作对应的Q-target。 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({\...
Q-learning是强化学习的经典算法之一,它是一个value-based算法,同时也是一个model-free的算法。这里的Q指的是动作价值,即当前状态下,通过策略采取动作之后,能够获得的奖励。 算法原理 该算法的主要思想很简单。假设强化学习过程中所有状态的集合为,动作空间为。首先建立一张Q值表,记录强化学习过程中每一个时刻的状态...
现在我们来对强化学习做一个基本的分类,强化学习方法,根据是否直接优化policy,可以分为value-based 方法和policy-based方法,value-based方法就是去计算状态的价值,根据价值不断优化从而推导出最优policy,而policy-based方法则直接对policy进行优化。另一种分类方法是model-free和model-based方法。 0x2 动态规划(Dynamic ...
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...
经过初始了解强化学习的基本要素后,单单地凭借着这些要素还是无法构建强化学习模型来帮助我们解决实际问题,那么最初地模型是基于Q表格的方式来解决问题,常见的模型可以分成model-based和model-free两大类别,model-based常见的有MDP、DP;model-free常见的有MC、RASRA、Q-learning。 在本小章主要是阐述Model-based类型的...
off-policy和on-policy的根本区别在于off-policy学习的policy和agent实际执行的policy并不相同。虽然看起来很trivial，但这给了off-policy极大的发挥空间，使RL有能力做knowledge representation。假设有一个机器人在地面上行走，我们想知道在某个状态时如果机器人停止动力系统，需要多久才能完全停下来。我们可以...
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...
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*。
Q-Learning是强化学习算法中基于价值函数(value-based)的一种算法。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具