原文:强化学习-价值迭代

. 前言 在策略迭代最后我们发现策略迭代的收敛过程比较慢,那我们就会想有没更好更快的迭代方法,今天我们介绍的价值迭代就是另一种寻找最优策略的解决方案。 . 动态规划 价值迭代需要用到动态规划的思想,那我们简单的回顾下动态规划的特点。 最优子结构:是指一个子问题的最优解是可以得到的。对应蛇棋的问题,可以理解为是 从某个位置出发行走一步能够获得的最大奖励 的问题,由于只走一步,这个问题很容易计算。 ...

2019-02-16 09:12 0 1938 推荐指数:

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强化学习入门之智能走迷宫-价值迭代算法

0x01 价值迭代算法基础概念 0x01.1 奖励 若要实现价值迭代,首先要定义价值,在迷宫任务中,到达目标将获得奖励。 特定时间t给出奖励Rt称为即时奖励 未来获得的奖励总和Gt被称为总奖励 Gt=R(t+1)+R(t+2)+R(t+3) 考虑时间因素,需要引入折扣率 ...

Wed Jun 09 23:26:00 CST 2021 0 293
强化学习-价值迭代代码实现

1. 前言 上一篇博客我们介绍了价值迭代的原理。这一节我们实现强化学习里面的价值迭代的部分代码(完整代码GitHub)。 2. 价值迭代回顾 我们把注意点放在值函数上,等值函数收敛了,我们的策略也会收敛到最优值。 \[v^{T+1}(s) =max_{a} \sum_{s_{t+1 ...

Sun Feb 17 03:25:00 CST 2019 0 1190
强化学习-策略迭代

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 ...

Fri Feb 15 06:49:00 CST 2019 0 3155
强化学习——值迭代和策略迭代

强化学习】值迭代和策略迭代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 ...

Wed Sep 18 03:33:00 CST 2019 0 1326
强化学习 6 ——价值函数逼近

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 ...

Mon Sep 07 04:54:00 CST 2020 0 539
深度强化学习方法 策略迭代 & 值迭代

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 ...

Sat Sep 26 20:04:00 CST 2020 0 498
强化学习-策略迭代代码实现

1. 前言 今天要重代码的角度给大家详细介绍下策略迭代的原理和实现方式。本节完整代码GitHub。 我们开始介绍策略迭代前,先介绍一个蛇棋的游戏 它是我们后面学习的环境,介绍下它的规则: 玩家每人拥有一个棋子,出发点在图中标为“1”的格子处。 依次掷骰子,根据骰子的点数将自 ...

Sat Feb 16 07:31:00 CST 2019 0 1932
强化学习入门之智能走迷宫-策略迭代算法

0x00 机器学习基础 机器学习可分为三类 监督学习 无监督学习 强化学习 三种学习类别的关键点 监督学习需要人为设置参数,设置好标签,然后将数据集分配到不同标签。 无监督学习同样需要设定参数,对无标签的数据集进行分组。 强化学习需要人为设置初始参数 ...

Mon Jun 07 17:48:00 CST 2021 0 342
 
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