【强化学习】值迭代和策略迭代 在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 对每一个当前状态 ...

强化学习--值函数近似和策略梯度 目录 强化学习--值函数近似和策略梯度 1. 值函数近似 1.1 线性函数近似 1.1.1 状态价值函数近似 1.1.2 动作价值函数近似 ...

RL是一个序列化决策过程，核心思想是通过与环境的不断交互学习获得最大回报； 大部分RL方法都是基于MDP的；MDP的本质是获得一个可以使累计收益最大化的策略，并使用该策略选择最佳动作； 动态规划是RL中的一个关键技术，适用于RL中已知模型求解最优策略的特殊情况，主要有 策略迭代 和 值 ...

Policy Gradient Methods 之前学过的强化学习几乎都是所谓的‘行动－价值’方法，也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值，之后在每个状态，根据当每个动作的估计价值进行选择。这种方法可看成是一种‘间接’的方法，因为强化学习的目标是如何决策，这些方法把每个动作的价值 ...

1. 前言 在强化学习-MDP(马尔可夫决策过程)算法原理中我们已经介绍了强化学习中的基石--MDP，本文的任务是介绍如何通过价值函数，去寻找到最优策略，使得最后得到的奖励尽可能的多。 2. 回顾MDP 通过学习MDP我们得到了2个Bellman公式： 状态值函数 ...

introduction v、q表的问题 解决离散化的s,a,导致q-table存储量、运算量大 解决连续s、a的表示问题 solution 用带权重估计函数，估计v or q \[ \begin{aligned} \hat{v}(s, \mathbf{w}) & ...

1 概述 　　在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点，主要有以下三点： 　　1）基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题，或者时高维度的离散动作空间，因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的，因此在高维或连续的动作空间下是很难 ...

上篇文章强化学习——时序差分 (TD) 控制算法 Sarsa 和 Q-Learning我们主要介绍了 Sarsa 和 Q-Learning 两种时序差分控制算法，在这两种算法内部都要维护一张 Q 表格，对于小型的强化学习问题是非常灵活高效的。但是在状态和可选动作非常多的问题中，这张Q表格就变得异常 ...