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 ...
原文：强化学习——值迭代和策略迭代
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 s ,对每个可能的动作 a 都计算一下采取这个动作后到达的下一个状态的期望价值。看看哪个动作可以到达的状态的期望价值函数最大，就将 ...
2019-09-17 19:33 0 1326 推荐指数：
相关推荐
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 ...
强化学习-价值迭代
1. 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。 2. 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
基于值函数的强化学习 小例子（策略退化）
前情提要： 取自：http://news.ifeng.com/a/20170515/51093579_0.shtml 值函数估计 离散状态下可以用表格来表示值函数或策略；但进入连续状态空间就要用一个函数的近似来表示，这个方法叫做值函数近似 ...