【強化學習】值迭代和策略迭代 在強化學習中我們經常會遇到策略迭代與值迭代，但是很多人都搞不清楚他們兩個之間的區別，他們其實都是強化學習中的動態規划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 對每一個當前狀態 ...

強化學習--值函數近似和策略梯度 目錄 強化學習--值函數近似和策略梯度 1. 值函數近似 1.1 線性函數近似 1.1.1 狀態價值函數近似 1.1.2 動作價值函數近似 ...

RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...

Policy Gradient Methods 之前學過的強化學習幾乎都是所謂的‘行動－價值’方法，也就是說這些方法先是學習每個行動在特定狀態下的價值，之后在每個狀態，根據當每個動作的估計價值進行選擇。這種方法可看成是一種‘間接’的方法，因為強化學習的目標是如何決策，這些方法把每個動作的價值 ...

1. 前言 在強化學習-MDP(馬爾可夫決策過程)算法原理中我們已經介紹了強化學習中的基石--MDP，本文的任務是介紹如何通過價值函數，去尋找到最優策略，使得最后得到的獎勵盡可能的多。 2. 回顧MDP 通過學習MDP我們得到了2個Bellman公式： 狀態值函數 ...

introduction v、q表的問題 解決離散化的s,a,導致q-table存儲量、運算量大 解決連續s、a的表示問題 solution 用帶權重估計函數，估計v or q \[ \begin{aligned} \hat{v}(s, \mathbf{w}) & ...

1 概述 　　在該系列上一篇中介紹的基於價值的深度強化學習方法有它自身的缺點，主要有以下三點： 　　1）基於價值的強化學習無法很好的處理連續空間的動作問題，或者時高維度的離散動作空間，因為通過價值更新策略時是需要對每個動作下的價值函數的大小進行比較的，因此在高維或連續的動作空間下是很難 ...

上篇文章強化學習——時序差分 (TD) 控制算法 Sarsa 和 Q-Learning我們主要介紹了 Sarsa 和 Q-Learning 兩種時序差分控制算法，在這兩種算法內部都要維護一張 Q 表格，對於小型的強化學習問題是非常靈活高效的。但是在狀態和可選動作非常多的問題中，這張Q表格就變得異常 ...