强化学习-蒙特卡罗法
1. 前言 从本章起，我们开始解决更贴近实际的问题。前面提到我们接触过的问题有一个特点，即我们可以知道环境运转的细节，具体说就是知道状态转移概率\(P(s_{t+1}|s_t,a_t)\)。对蛇棋来 ...
原文：强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解
在强化学习 三 用动态规划 DP 求解中，我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候，我们连环境的状态转化模型 P 都无法知道，这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢 本文要讨论的蒙特卡罗 Monte Calo, MC 就是一 ...
2018-08-17 18:04 84 25999 推荐指数：
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