强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法

学习笔记：
Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016

参照

• Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016
• 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号
• 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题
• 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题
• 强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程
• 强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划
• 强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)
• 强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning)
• 强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法
• 强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法
• 强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法

需要了解强化学习的数学符号，先看看这里：

• 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号

off-policy的近似方法

尽管可以使用第6,7章的方法，修改成为off-policy的近似方法，但是效果不好。
主要原因是：行为策略的分布和目标策略的分布不一致。

off-policy的近似方法的研究现在处于领域的前沿。主要有两个方向：

• 使用重要样本的方法，扭曲样本的分布成为目标策略的分布。这样就可以使用半梯度递减方法收敛。
• 开发一个真正的梯度递减方法，这个方法不依赖于任何分布。

原书这章还远远没有写完！
这章先停在这里了。