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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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Quasi-Monte Carlo Sampling
Quasi-Monte Carlo Sampling,为搞计算处理的朋友做一些参考!
【强化学习纲要】4
价值
函数
近似
【强化学习纲要】4
价值
函数
近似4.1
价值
函数
近似基本原理4.1.1 Introduction: Scaling up RL
4.2
价值
函数
近似for prediction4.3
价值
函数
近似for control4.4 Deep Q networks 周博磊《强化学习纲要》 学习笔记 课程资料参见:https://github.com/zhoubolei/introRL. 教材:Sutton and Barton 《Reinforcement Learning: An Introduction》 4.1
深度学习、强化学习:用PyTorch实现强化学习中的基于
价值
函数
的方法DQN及ActorCritic方法
人工智能领域中,基于
价值
函数
的方法是指采用状态和动作的
函数
来计算返回值(即
价值
)的机器学习方法,在游戏领域,这些方法被广泛应用于最优决策问题的求解上。近几年,随着深度学习技术的发展,基于
价值
函数
的方法得到了越来越多的应用。本文将介绍DQN和Actor-Critic方法,并基于PyTorch框架进行相应的代码实践。希望能够帮助读者更好的理解强化学习相关算法的工作原理,并顺利完成项目实践。深度Q网络(Deep Q Network,DQN)是DQN算法的一种变体,其核心思想是使用深度神经网络拟合状态
价值
函数
Q。
DQN 笔记 State-action Value Function(Q-function)
1State-action Value Function(Q-function) 1.1 和 状态
价值
函数
的对比 在DQN笔记:
MC
& TD_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客中,状态
价值
函数
的输入是一个状态。它是根据状态去计算出,看到这个状态以后,累积奖励的期望是多少。 状态-动作
价值
函数
【State-action Value Function】的输入是一个状态、动作对。它的意思是说,在某一个状态采取某一个动作,假设我们都使用演员 π,得到的累积奖...
通用优势
估计
函数
(GAE,Generalized Advantage Estimation)详解
通过平滑融合不同步长
估计
,在偏差与方差间取得平衡,可应用于PPO、TRPO、ACER等策略优化算法。计算效率高,递归实现复杂度,适用于长轨迹。
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