原文:强化学习总结(3)--动态规划

动态规划是强化学习里面最基础的部分,其核心思想 通用策略迭代 Generalized Policy Iteration,GPI 。 首先强调一点,动态规划 Dynamic Programming 要求一个完全已知的环境模型,所谓完全已知,就是MDP的五元组全部已知,当然了,主要还是指状态转移概率已知。这种学习方式就是有模型学习 Model based learning 。 这里我的疑问还是两个。 ...

2017-12-07 16:37 0 2626 推荐指数:

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强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划

强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习 ...

Fri Mar 03 08:28:00 CST 2017 0 4698
强化学习(8)------动态规划(通俗解释)

一、动态规划 当问题具有下列两个性质时,通常可以考虑使用动态规划来求解: 一个复杂问题的最优解由数个小问题的最优解构成,可以通过寻找子问题的最优解来得到复杂问题的最优解 子问题在复杂问题内重复出现,使得子问题的解可以被存储起来重复利用 马尔科夫决策过程具有上述 ...

Fri May 28 03:37:00 CST 2021 0 258
强化学习(三)用动态规划(DP)求解

    在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。     动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL ...

Mon Aug 13 04:36:00 CST 2018 68 23556
强化学习 2—— 用动态规划求解 MDP (Policy Iteration and Value Iteration)

在上一篇文章 强化学习 1 —— 一文读懂马尔科夫决策过程 MDP 介绍了马尔科夫过程,本篇接着来介绍如何使用动态规划方法来求解。 动态规划的关键点有两个: 一是问题的最优解可以由若干小问题的最优解构成,即通过寻找子问题的最优解来得到问题的最优解。 二是可以找到子问题状态之间 ...

Mon Aug 10 23:26:00 CST 2020 0 804
强化学习总结

强化学习总结 强化学习的故事 强化学习学习一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报(G or return)。 有限马尔卡夫决策过程 马尔卡夫决策过程理论 ...

Fri Mar 31 07:34:00 CST 2017 6 17833
脉冲强化学习总结

引言   要将脉冲强化学习进行分类,首先要了解SNN学习算法以及强化学习本身的类别。 图片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup ...

Wed Dec 30 17:19:00 CST 2020 2 1117
动态规划方法总结

动态规划方法总结 本文转自:http://blog.csdn.net/y990041769/article/details/24388913 1. 按状态类型分 写在前面: 从状态类型分,并不表示一题只从属于一类。其实一类只是一种状态的表示方法。可以好几种方法组合成一个状态,来解决问题 ...

Tue Mar 28 03:56:00 CST 2017 0 2258
 
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