強化學習-時序差分算法（TD）和SARAS法
1. 前言 我們前面介紹了第一個Model Free的模型蒙特卡洛算法。蒙特卡羅法在估計價值時使用了完整序列的長期回報。而且蒙特卡洛法有較大的方差，模型不是很穩定。本節我們介紹時序差分法，時序差分法不需要完整的序列，並且利用Bellman公式和動態規划進行迭代。 2. 時序差分和蒙特卡洛比較 ...
原文：強化學習入門第四講 時間差分方法
強化學習入門第四講 時間差分方法 上一節我們已經講了無模型強化學習最基本的方法蒙特卡羅方法。本節，我們講另外一個無模型的方法時間差分的方法。 圖 . 強化學習算法分類 時間差分 TD 方法是強化學習理論中最核心的內容，是強化學習領域最重要的成果，沒有之一。與動態規划的方法和蒙特卡羅的方法比，時間差分的方法主要不同點在值函數估計上面。 圖 . 動態規划方法計算值函數 . 方程 . 給出了值函數估計的 ...
2017-12-01 14:33 0 1089 推薦指數：
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