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4.2 MC估计价值函数
二向箔不会思考
2023-01-13 03:36:46
课时名称
课时知识点
4.2 MC估计价值函数
介绍使用蒙特卡洛估计方法估计价值函数,包含epsilon-greesy策略、Q值表、MC估计、MC增量估计等内容。
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4.2 MC估计价值函数
课时名称课时知识点4.2 MC估计价值函数介绍使用蒙特卡洛估计方法估计价值函数,包含epsilon-greesy策略、Q值表、MC估计、MC增量估计等内容。
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强化学习(2)——基于
MC
和TD的值
函数
估计
本文深入探讨了强化学习中两种主要的值
估计
方法:蒙特卡洛(
MC
)和时序差分(TD),并详细解释了它们的工作原理。文章介绍了如何通过样本
估计
期望,以及
MC
方法如何通过采样episode来计算状态值。此外,还讨论了TD(λ)算法,该算法通过向前多走几步来加速收敛,避免了
MC
方法中大量采样的需求。
3. 强化学习之——无模型的
价值
函数
估计
和控制
本文主要探讨了在未知马尔科夫决策过程(MDP)中的无模型强化学习,包括无模型预测(Model-free prediction)和无模型控制(Model-free control)。在无模型预测中,介绍了蒙特卡罗策略
估计
(Monte Carlo policy evaluation)和时域差分学习(Temporal Difference learning)。而在无模型控制中,讨论了如何在环境未知的情况下优化值
函数
,涉及
MC
方法的广义策略迭代和TD方法的广义策略迭代,如Sarsa和Q-Learning算法。文章还对比了DP、
MC
和TD方法的差异,并提供了相关代码实例链接。
DQN笔记:
MC
& TD
本文介绍了强化学习中面对连续状态空间时,表格存储方法的局限性,以及Q-learning和DQN如何解决这一问题。DQN通过
价值
函数
近似,使用神经网络作为Q
函数
,来应对高维或连续状态空间。同时,文章对比了
MC
(蒙特卡洛)和TD(时序差分)两种方法在估算状态
价值
函数
时的差异,指出
MC
方法方差大,而TD方法能更快地进行学习,但可能面临准确性的挑战。
强化学习中
估计
策略梯度的常用采样方式:
MC
采样和TD采样
本文探讨了强化学习中策略梯度理论的应用,介绍了如何通过
MC
采样和TD采样
估计
期望累积奖励的梯度。
MC
采样依赖完整Episode,而TD采样则实时更新,展示了Sarsa和Q-Learning这两种TD方法的更新过程。,
【强化学习纲要】4
价值
函数
近似
本文介绍了强化学习中
价值
函数
近似的原理与方法,包括线性
价值
函数
近似、Monte-Carlo预测、TD预测及控制算法等内容。此外,还详细讲解了Deep Q-Networks的结构与工作原理。
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