可以看到 隨着學習率的增大，效果越來越好，當學習率為 . 時，已經明顯過擬合了 這個是單步的，書上是單回合的，所以不同，后續有空會更新代碼 隨機行走有個特殊性：兩個終點，有一個終點獎勵為 ，也就是說在前幾個回合中，單步更新的TD如果一開始向左走，需要好多步才能到達右邊終點，而MC由於是整個回合，要么左，要么右，先到右邊終點的概率要大得多，所以，前幾步MC收斂明顯比TD快 但是從總體來看，TD收斂 ...
2019-02-18 17:26 0 564 推薦指數：
本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 在上一文介紹了RL基礎概念和MDP后，本文介紹了在model-free情況下（即不知道回報Rs和狀態轉移 ...
參考：https://orzyt.cn/posts/gridworld/ Reinforcement Learning: An Introduction》在第三章中給出了一個簡單的例子:Gri ...
一.概述 強化學習是根據獎勵信號以改進策略的機器學習方法。策略和獎勵是強化學習的核心元素。強化學習試圖找到最大化總獎勵的策略。強化學習不是監督學習，因為強化學習的學習過程中沒有參考答案；強化學習也不是非監督學習，因為強化學習需要利用獎勵信號來學習。 強化學習任務常用“智能體/環境”接口 ...
，這時動態規划法根本沒法使用。這時候我們如何求解強化學習問題呢？本文要討論的蒙特卡羅(Monte-Calo, MC) ...
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 ...
這半年有幾次機緣巧合的機會來給其他人科普強化學習的基本概念，我總體上是分成兩部分來講的：第一部分是強化學習背景和常用概念介紹；第二部分是 DQN、DDPG、PPO、SAC 四個算法的比較。這里分享一下第二部分的 slides。 此外我 ...
在強化學習（四）用蒙特卡羅法（MC）求解中，我們講到了使用蒙特卡羅法來求解強化學習問題的方法，雖然蒙特卡羅法很靈活，不需要環境的狀態轉化概率模型，但是它需要所有的采樣序列都是經歷完整的狀態序列。如果我們沒有完整的狀態序列，那么就無法使用蒙特卡羅法求解了。本文我們就來討論可以不使用完整狀態 ...
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