增强学习（强化学习）基础之蒙特卡洛方法

最新推荐文章于 2025-04-07 16:53:07 发布

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强化学习Reinforcement Learning中的蒙特卡洛方法实战技巧

AI天才研究院

09-22

671

强化学习Reinforcement Learning中的蒙特卡洛方法实战技巧关键词： 强化学习、蒙特卡洛方法、价值函数、Q-learning、政策评估、策略迭代、蒙特卡洛预测、蒙特卡洛控制、学习率、探索与利用、状态-动作空间、马尔科夫决策过程

20. 完整的蒙特卡洛强化学习算法

阿甘的专栏

01-13

523

本篇给出较为完整的MC强化学习算法框架，主要采用面向对象方式描述环境和算法。这可以使我们从整体上把握MC强化学习的精髓。在这个基础上，又引出了新的问题。

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MindSpore：强化学习基础-蒙特卡洛(Monte Carlo)

skytttttt9394的博客

08-11

1006

在接触强化学习过程中，大家可能在很多场合听说蒙特卡洛这个词，例如Monte Carlo Tree Search，Monte Carlo CFR。实际即便在策略梯度(Policy Gradients)算法中也使用了蒙特卡洛方法，本文将介绍Monte Carlo算法和在强化学习中的应用。...

【强化学习】蒙特卡洛方法

sword_csdn的博客

06-19

6225

蒙特卡洛算法仅仅需要经验，即从真实或者模拟的环境交互中采样得到的状态、动作、收益的序列，不需要关于环境动态变化规律的先验知识，却依然能够达到最优的行为。蒙特卡洛算法通过平均样本的回报lai ......

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

cxyhjl的博客

01-17

4385

策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解，在实际问题中使用价值有限？无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知识的模型，只依赖样本结果。蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题，通过采样方法，我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛...

【强化学习】强化学习数学基础：蒙特卡洛方法

小哲的博客

03-03

2364

强化学习数学基础：蒙特卡洛方法，包括最优性和探索性的内容

强化学习——蒙特卡罗方法

最新发布

m0_53807457的博客

04-07

616

蒙特卡罗方法是一种**无模型（Model-Free）**的强化学习方法，所谓无模型，就是不需要依赖环境动态模型（如转移概率矩阵Ps′∣saP(s′∣s,a)Ps′∣sa和奖励函数RsaR(s,a)Rsa的显式知识）。简单来说，我们前面来说的策略都是通过公式推导出动作价值函数QQQ，而蒙特卡洛可以直接通过观测数据来近似估计QQQ，这样就省略了模型。一个episode（回合/轨迹）是指智能体从状态s出发，采取动作a，然后按照策略π\piπ。

强化学习基础三大优化方法：（二）蒙特卡洛

lyx369639的博客

10-11

2461

强化学习 蒙特卡洛

强化学习数学基础详解：从基本概念到深度Q学习的应用（RL理论与实践）

01-15

内容概要：本书草案《Mathematical Foundations of Reinforcement Learning》由 Shiyu Zhao 所著，系统讲解了强化学习的基本理论和技术细节，适用于初学者及有一定背景的研究人员和从业者。主要内容分为两大部分：第...

强化学习导论中文版 增强学习导论中文版 Reinforcement learning an introduction 中文版.

06-04

2. 动态规划方法：动态规划是强化学习的基础，用于解决具有完全可观察状态空间的问题。包括策略评估（policy evaluation）和策略改进（policy improvement）两个步骤，以及价值迭代（value iteration）和策略迭代...

强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解

01-06

作者：刘建平编辑：陈人和前言在强化学习（三）用动态规划（DP）求解中，我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候，我们连环境的状态转化模型P都无法知道，这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢？本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。 蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分，第五讲部分。章节目录不基

强化学习算法-基于python的蒙特卡洛算法monte-carlo实现

06-02

强化学习算法-基于python的蒙特卡洛算法monte-carlo实现

强化学习--蒙特卡洛法

乐趣是人为构建的，构建是一种莫大的乐趣。

06-12

917

现实生活中，模型往往是未知的。我们使用蒙特卡洛采样一段机器与现实交互的s-a轨迹，来帮助机器改进自己。 cs234 蒙特卡洛的好处是，他不需要很多假设，例如不需要state是marcov的。 蒙特卡洛算法有两种:首次访问（仅使用每个轨迹当中s第一次出现时的回报对Vπ(s)V^\pi(s)Vπ(s)估计），每次访问（使用每个轨迹当中s每次出现时的回报对Vπ(s)V^\pi(s)Vπ(s)估计）首次访问每次访问还有一个基于每次访问的变种，滑动平均，假定环境随着时间变化：当然，当α>1N(s)\a

增强学习 ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

Tiffany_uk的博客

04-07

264

点击打开链接

强化学习数学原理(四)——蒙特卡洛方法

ArtoriaLili的博客

02-01

1566

在强化学习中，要计算在策略pi下的状态 - 动作值函数 q(s,a)，即从状态出发，采取动作a后，遵循策略pi所获得的期望回报。重复这个过程，直到到达终止状态，形成一个 episode，如（s0,a0,r0,s1,a1,r1,...,st,at,r），其中T是终止时刻，该 episode 的回报。从状态s出发，采取动作a，然后按照策略pi在环境中进行交互，直到到达终止状态，这一过程称为一个 episode，得到一个回报 g(s,a)。假设，有一枚硬币，抛硬币后，若正面朝上，定义随机变量X=1；

强化学习（五）蒙特卡罗方法

m0_72748751的博客

02-28

1216

首先考虑给定策略的状态价值函数的蒙特卡罗方法。一个状态的价值就是从该状态开始的期望收益（期望的未来折扣奖励之和），因此一个显而易见的方法是，多次访问该状态后对观察到的收益进行平均，当访问次数足够多时，平均值会收敛于期望收益值（即该状态的价值），这就是所有蒙特卡罗方法的基础。假设给定一组遵循策略π并包含状态s的经验序列，我们希望估计该策略下状态s的价值vπs，每个序列中，状态s的出现称为对s的访问，一个序列s可能被多次访问。与。

强化学习——蒙特卡洛算法

cjhcjq122108的博客

12-14

2147

与DP算法对比DP算法要求我们了解完整的环境知识。它更像是解决一个确定的有最优解的复杂问题。这类问题我们完全可以通过贝尔曼方程解出最优解，但是为了降低复杂度，我们选择了DP算法。这不像是一个智能体agent应该做的事，反倒像是一个计算方法。而与DP算法不同，MC方法不需要我们知道状态转移矩阵PPP，对于环境的了解和分析主要由agent通过学习获得。这样看来，MC方法更像是智能体在学习一样。基本思想通过大量采样来计算vπsv_\pi(s)vπs和qπsaq_\pi(s,a)q。

强化学习-概念02：蒙特卡洛【Monte-Carlo（MC）】

u013250861的博客

12-09

1918

本文重点解决如下几个问题：（1）什么是蒙特卡洛法？（2）蒙特卡洛法能够解决什么问题？（3）蒙特卡洛法的优势是什么？或者说为什么要使用蒙特卡洛法？

强化学习第五章：蒙特卡洛方法

qq_42828479的博客

05-27

1071

蒙特卡洛方法是一种统计模拟方法，要统计得有数据，模拟指的是统计的结果（不同问题统计的结果可能不同）尽可能接近真实值。 - 蒙特卡洛估计(Monte Carlo Estimation, MCE) 将投硬币的结果看作一个随机变量X，那么X的的**概率分布（**正面和反面朝上各自的概率）我们是知道的

强化学习入门：方法与应用

该书分为四个部分，旨在深入浅出地阐述强化学习的基本概念、方法和应用。 **第一部分：入门与问题导向（Part I）** 这部分是基础性的，旨在引导读者理解强化学习的核心概念。它首先通过介绍强化学习的定义（1.1节）...