强化学习-时序差分算法（TD）和SARAS法
1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法。蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报。而且蒙特卡洛法有较大的方差，模型不是很稳定。本节我们介绍时序差分法，时序差分法不需要完整的序列，并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代。 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 ...
原文：强化学习入门第四讲 时间差分方法
强化学习入门第四讲 时间差分方法 上一节我们已经讲了无模型强化学习最基本的方法蒙特卡罗方法。本节，我们讲另外一个无模型的方法时间差分的方法。 图 . 强化学习算法分类 时间差分 TD 方法是强化学习理论中最核心的内容，是强化学习领域最重要的成果，没有之一。与动态规划的方法和蒙特卡罗的方法比，时间差分的方法主要不同点在值函数估计上面。 图 . 动态规划方法计算值函数 . 方程 . 给出了值函数估计的 ...
2017-12-01 14:33 0 1089 推荐指数：
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