在高维状态空间中,基于价值函数的方法需要存储大量的状态值函数,计算复杂度很高。而策略梯度算法直接从策略函数中采样,避免了对状态值函数的计算和存储,大大简化了问题的复杂性。 此外,策略梯度算法还能够处理非马尔可夫决策过程。在非马尔可夫决策过程中,当前状态的值与历史状态相关,无法通过状态值函数来表示。而策略梯度...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用于评估状态的价值和选择动作的概率分布。价值函数表示在当前状态下,采取某个动作能够获得的长期回报的期望值,它衡量了状态的好坏程度,是对策略的评估。而策略函数则是描述了在每个状态下,选择每个动作的概率分布,它指导了在每个状态下应该采取什么样的行为。价...
值函数在深度强化学习中有广泛的应用,例如:1.价值迭代(Value Iteration):通过反复迭代更新状态值函数来找到最优策略。2.Q-learning算法:通过更新动作值函数来找到最优策略。3.策略梯度算法(Policy Gradient):通过优化优势函数来找到最优策略。4.蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS):通过估计状态值...
其中, w w w是向量(叫做权值向量),我们从已知状态归纳所求状态的行为属于泛化,通常使用函数逼近(监督学习范畴)。 价值函数逼近 显然,我们想要“基于函数逼近的同轨策略预测”,就是要更新 w w w。 但是,强化学习与监督学习不同的一点是,强化学习强调在线学习&与环境交互。 这意味着我们还需要算法可以处理非平稳...
Q-learning方法是一种通过学习动作值函数来更新策略的方法。它通过使用贝尔曼方程来更新动作值函数,并使用ε-贪婪策略来进行动作选择。Q-learning方法具有收敛性和广泛的应用性,但在处理连续动作空间和高维状态空间时面临挑战。综上所述,强化学习中的价值函数逼近与策略更新方法是实现智能体最优决策的关键步骤。通过...
一、深度强化学习的基本原理 深度强化学习的核心是强化学习,它是一种无监督的学习范式,智能体通过探索环境并接收奖励或惩罚来学习行为策略。在传统的强化学习中,智能体通常使用价值函数(ValueFunction)或策略(Policy)来评估其行为的好坏。价值函数预测了从某个状态开始,遵循特定策略所能获得的累积奖励,而策略则定义了在...
一、基于策略梯度的控制算法原理 基于策略梯度的控制算法是一类以策略函数为基础的强化学习算法。其核心思想是通过优化策略函数的参数,使得智能体在环境中采取的动作序列能够最大化累积奖励。具体而言,基于策略梯度的控制算法通过计算策略梯度来更新策略函数的参数,使其朝着累积奖励最大化的方向进行迭代优化。
10.3 平均收益:持续性任务中的新的问题设定 10.4 弃用折扣 10.5 差分半梯度 n 步 Sarsa 为了解决持续性问题的控制问题,10.3与10.4 引出了平均收益、差分回报与差分价值函数的概念,并且在数学上证明了:持续性问题中折扣的无用性。 这个证明是基于MD...
策略梯度优化方法在训练过程中容易受到方差的影响,导致算法性能不稳定。为了解决这一问题,可以采用基线函数或者使用重要性采样等方法来减小方差,提高算法的稳定性。 3.2探索与利用平衡 在强化学习中,探索与利用的平衡是一个关键的问题。策略梯度优化方法往往容易陷入局部最优解,而无法发现更好的策略。为了解决这一问题,...
在强化学习中,价值函数是用来评估状态或动作的好坏程度的函数。它的作用是帮助智能体决定在特定状态下选择哪个动作,或者评估一个策略的优劣。价值函数通常分为状态值函数和动作值函数两种。 状态值函数(V函数)用来评估处于某个状态时的长期回报期望值,表示在当前状态下选择不同的动作所能获得的预期回报。它可以帮助...