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 amp approx v pi s text or hat q s, a, mathbf w amp approx q pi s, a end aligned ...
2020-08-27 15:09 0 484 推薦指數：
最近組會匯報，由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文，於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早，但是確實很有影響性 ...
前情提要： 取自：http://news.ifeng.com/a/20170515/51093579_0.shtml 值函數估計 離散狀態下可以用表格來表示值函數或策略；但進入連續狀態空間就要用一個函數的近似來表示，這個方法叫做值函數近似 ...
為什么需要值函數近似？ 之前我們提到過各種計算值函數的方法，比如對於 MDP 已知的問題可以使用 Bellman 期望方程求得值函數；對於 MDP 未知的情況，可以通過 MC 以及 TD 方法來獲得值函數，為什么需要再進行值函數近似呢？ 其實到目前為止，我們介紹的值函數計算方法都是通過查表 ...
【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 ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning 論文地址 DuelingDQN 筆記 基本思路就是\(Q(s,a)\)的值既和state有關，又和action有關。但是兩種"有關"的程度不一樣，或者說影響力 ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 論文地址 DQN 筆記 這篇文章就是DQN,DRL領域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身沒有什么難度。 文章說了RL和DL 的兩個不同之處: DL ...
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 ...
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 論文地址 DRQN 筆記 DQN 每一個decision time 需要該時刻前４個frame 來獲得完整的狀態信息。但是有的游戲四張圖片也不能獲取完整的狀態信息。所以這篇論文 ...
