增強學習 | Q-Learning
歸為基於策略的增強學習方法。 此外，增強學習方法還有基於價值以及基於模型兩類主要方法。本文介紹第二類，先從 ...
原文：增強學習（五）----- 時間差分學習(Q learning, Sarsa learning)
接下來我們回顧一下動態規划算法 DP 和蒙特卡羅方法 MC 的特點，對於動態規划算法有如下特性： 需要環境模型，即狀態轉移概率 P sa 狀態值函數的估計是自舉的 bootstrapping ，即當前狀態值函數的更新依賴於已知的其他狀態值函數。 相對的，蒙特卡羅方法的特點則有： 可以從經驗中學習不需要環境模型 狀態值函數的估計是相互獨立的 只能用於episode tasks 而我們希望的算法是這樣 ...
2016-01-09 14:22 3 44243 推薦指數：
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