强化学习（八）价值函数的近似表示

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
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0. 前言

通过强化学习的基础理论，只能解决一些中小规模的问题，很多价值函数需要用一张大表来存储，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作（Table Lookup），这对于那些状态空间或行为空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题都是这些拥有大量状态和行为空间的问题，因此只掌握强化学习的基础理论，是无法较好的解决实际问题的。

在实际应用中，对于状态和行为空间都比较大的情况下，精确获得各种 v(s)v(s)v(s) 和 q(s,a)q(s,a)

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强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读
AI天才研究院
10-08 1202
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体（Agent）在与环境的交互中不断学习，以最大化长期累积奖励。在RL中，价值函数是一个核心概念，它表示智能体在某个状态或状态-动作对上的期望回报。然而，对于复杂的决策问题，状态空间和动作空间通常非常庞大，直接计算价值函数往往不可行。因此，如何近似价值函数成为RL研究中的一个重要课题。价值函数近似方法的核心思想是使用参数化模型（如神经网络）来近似价值函数，从而降低计算复杂度，拓展应用范围。
强化学习知识要点与编程实践（5）——价值函数的近似表示
Echooo的博客
03-30 481
价值函数的近似表示0. 前言1. 价值近似的意义2. 目标函数与梯度下降3. 常用近似函数3.1 线性近似3.2 神经网络4. DQN算法和DDQN算法5. 编程实践 本文未经许可，禁止转载，如需转载请联系笔者 0. 前言 本章之前的内容介绍的多是规模比较小的强化学习问题，生活中有许多实际问题要复杂得多，有些是属于 状态数量 巨大甚至是连续的，有些 行为数量 较大或者是连续的。这些问题要是使用前几章介绍的基本算法效率会很低，甚至会无法得到较好的解决。本章就聚焦于求解那些 状态数量多或者是连续状态 的强化学习
强化学习(六)：价值函数的逼近(近似)
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在强化学习(五)：Sarsa算法与Q-Learning的学习中，我们都是假设状态是有限的，而且数量也不多，就像例程中都是使用格子世界，每个格子代表一个状态。 但是，现在让我们来假设我们在下围棋，每下一个子就是一种状态，那么这些状态就非常多了，如果在程序中要用一个表格来表示状态与状态对应的值函数的话，那么内存就远远不够用了。 另外，当状态不是离散的时候，就无法用表格来表示了。所以，我们需要另外的...
强化学习（三）——价值函数近似
kmzy_hnu的博客
04-10 1568
Value Function Approximation 上一节介绍的求解强化学习问题的方法都归属于表格型方法，当问题规模很大时，求解会遇到几个问题： 太多的状态或动作需要保存在内存中 单独地求解某个状态的价值函数太慢 因此，当强化学习规模较大时，通常使用一些函数来近似价值函数，通过评估这些拟合函数来求解问题。其表达形式如下： V^(s,ω)≈V(s)Q^(s,a,ω)≈Q(s,a)π^(a,s,ω)≈π(a∣s) \hat{V}(s,\omega)\approx{V(s)} \\ \hat{Q}(s,
强化学习第6章——价值函数的近似表示
m0_48941999的博客
11-07 458
六、价值函数的近似表示 对于状态数量较多/连续状态很难用离散形式表示，所以需要找到一个函数（线性函数，神经网络等）来近似表示价值函数： 使得，v(s)≈v(s,w)v(s) \approx v(s, w)v(s)≈v(s,w) or q(s,a)≈q(s,a,w)q(s, a) \approx q(s, a, w)q(s,a)≈q(s,a,w) ω\omegaω表示引入的参数，通常是一个矩阵或至少是一个向量。 价值函数的近似表示主要有两种方法：递增方法和批处理。“递增方法”，针对每一步，近似函数得到一些
机器学习与深度学习系列连载： 第三部分 强化学习（六) 价值函数的近似表示
Doctor Wu的博客
11-30 3062
价值函数的近似表示 通过强化学习的基础理论，只能解决一些中小规模的问题，很多价值函数需要用一张大表来存储，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作（Table Lookup），这对于那些状态空间或行为空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题都是这些拥有大量状态和行为空间的问题，因此只掌握强化学习的基础理论，是无法较好的解决实际问题的。本篇开始的内容就主要针对如何解决实际问题。 本篇主要解...
5、强化学习--价值函数的近似表示
weixin_42988382的博客
04-24 740
价值函数的近似表示近似价值函数 Value Function Approximation递增方法(Incremental Methods)梯度下降预测--递增算法MC应用于状态价值函数近似TD应用于状态价值函数近似TD(λ)应用于状态价值函数近似控制--递增算法收敛性分析批方法 Batch Methods最小二乘法预测批方法应用于DQN最小平方差控制 之前的内容都是讲解一些强化学习的基础理论，这些...
2025年强化学习价值函数近似（含答案与解析）-中级卷.docx
09-03
强化学习作为人工智能领域中的重要分支，在近似价值函数的应用中扮演了关键角色。价值函数近似是指使用参数化的方法来近似价值...无论是单选题还是解析内容，都充分展示了2025年强化学习价值函数近似技术的深度与广度。
2025年强化学习价值函数近似-基础卷（含答案与解析）.docx
09-01
在2025年强化学习的领域中，价值函数近似技术得到了进一步的发展和应用。强化学习是一种让机器通过与环境交互来学习如何在给定任务中取得最大累积回报的机器学习方法。价值函数近似是其中的一个关键技术，它通过近似...
强化学习基础篇——值函数近似
weixin_73605337的博客
03-14 1397
值函数近似是强化学习应对大规模状态空间的核心技术，通过参数化函数替代表格存储，实现了从低维到高维、从离散到连续问题的扩展。线性近似提供理论保障，而非线性近似（如神经网络）在实践中展现出强大的潜力。尽管面临收敛性、探索与利用平衡等挑战，通过目标网络、经验回放等技术，值函数近似已在游戏AI、机器人控制等领域取得突破。随着深度学习与强化学习的进一步融合，值函数近似将继续推动通用人工智能的发展，尤其是在复杂环境建模、多任务泛化等方向。
强化学习基础 | (8) 价值函数的近似表示与Deep Q-Learning
sdu_hao的博客
08-24 1124
原文地址 作者：刘建平 在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。 Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。 文章目录1. 为何需要价值函数的近似表示2. 价值函数的近似表示方法3. Deep Q-Learning算法思路4. Deep Q-Learning实例5. Deep Q-Learning小结 1. 为何需要价
David Silver《强化学习RL》第六讲 价值函数的近似表示
xyk_hust的博客
01-16 1516
之前的内容都是讲解一些强化学习的基础理论，这些知识只能解决一些中小规模的问题，很多价值函数需要用一张大表来存储，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作（Table Lookup），这对于那些状态空间或行为空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题都是这些拥有大量状态和行为空间的问题，因此只掌握了前面5讲内容，是无法较好的解决实际问题的。本讲开始的内容就主要针对如何解决实际问题。 本讲主...
强化学习DQN算法
weixin_49269330的博客
10-16 1万+
DQN概述 DQN简述 DQN算法主要的算法流程是将神经网络与Q-learning算法结合。利用神经网络强大的表征能力，将高维的输入数据作为强化学习中的state，作为神经网络模型(Agent)的输入; 随后神经网络模型输出每个动作对应的价值(Q值),得到将要执行的动作。强化学习的目标是通过学习从而获得最大的奖励。 接下来将分成神经网络近似价值函数、求解价值网络以及DQN算法效果3个方面简要概述 1. 神经网络近似价值函数 当状态空间和动作空间低维离散时，可以采用基于表格的方法进行求解；当状态空间和动作空间
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
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01_树的 dfs 序
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2403_88695928的博客
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本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
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在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
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AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
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基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
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