強化學習——值迭代和策略迭代
【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 ...
原文：深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代
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 值迭代 兩種方法 RL中通常是不知道 獎勵值 轉移的新狀態及狀態轉移概率 的，往往采用 蒙特卡洛 和 時序差分 的方法。 ...
2020-09-26 12:04 0 498 推薦指數：
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