强化学习知识要点与编程实践（3）——不基于模型的预测

最新推荐文章于 2024-04-06 09:58:33 发布
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分类专栏： 强化学习基础理论
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不基于模型的预测


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0. 前言

在前一章: 动态规划寻找最优策略中，已经讲述了在已知状态转移概率时，如何使用 策略评估、策略迭代、价值迭代 的方法来求解价值函数，或寻找最优价值函数与最优策略。

本章的重点在于未知环境的状态转移概率，就是在一个状态下采取一个动作，并不知道自己可能会转移到什么样的状态，这就是model-free。

与前一章: 动态规划寻找最优策略的思路相同，model-free 也需要解决预测和控制这两个问题。而本章聚焦于策略评估，也就是解决预测问题，下一章解决控制问题，找到最优策略和最优价值函数。

本章分为三个部分，将分别从理论上阐述 基于完整采样的蒙特卡罗强化学习、基于不完整采样的时序差分强化学习 以及 介于两者之间的

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强化学习知识要点与编程实践（4）——不基于模型的控制
Echooo的博客
03-22 438
不基于模型的控制0. 前言1. 行为价值函数的重要性2. ϵ\epsilonϵ-贪婪策略3. 现时策略（on-policy）蒙特卡罗控制4. 现时策略时序差分控制4.1 Sarsa算法4.2 Sarsa(λ\lambdaλ)算法4.3 比较Sarsa和Sarsa(λ\lambdaλ)5. 借鉴策略(off-policy)Q学习算法6. 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 前一章内容讲解了个体在不依赖模型的情况下如何进行预测，也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数。 本章
强化学习知识要点与编程实践（7）——基于模型的学习和规划
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04-12 502
基于模型的学习和规划0. 引言1. 环境的模型2. 整合学习与规划——Dyna算法 本文未经许可，禁止转载，如需转载请联系笔者 0. 引言 无论是前面第五章的关于价值函数的近似，还是第六章的基于策略梯度的深度强化学习，都没有让个体去试图理解环境，没有让他学习环境的变化规律。 如果能建一个较为准确的模拟环境动力学特征的模型或者问题的模型本身就类似于一些棋类游戏是明确或者简单的，个体就可以通过构建这样的模型来模拟其与环境的交互，这种依靠模型模拟而不实际与环境交互的过程类似于“思考”过程。通过思考，个体可以对问题
强化学习之不基于模型的控制(五)
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前一讲讲解了智能体如何在不基于模型的情况下如何进行预测,也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数.本章则主要讲解在不基于模型的条件下如何通过个体的学习优化价值函数,同时改善自身行为的策略以最大化获得累积奖励的过程,这一过程也被称为不基于模型的控制. 目录 简介 行为价值函数的重要性 ϵ\epsilonϵ-贪婪策略 现时策略蒙特卡洛控制 现时策略时序差分控制 离线策略学习 编程实践(蒙特卡洛学习求二十一点游戏最优策略) 编程实践(构建基于gym的有风格子世界,个体以及交互 参考 简介 生活中有.
【强化学习】个人总结05——不基于模型的控制
weixin_44389191的博客
08-03 779
文章目录前言1. 行为价值函数的重要性2. ϵ− 贪婪策略3. 现时策略蒙特卡罗控制4. 现时策略时序差分控制4.1 Sarsa 算法4.2 Sarsa(λ) 算法4.3 比较 Sarsa 和 Sarsa(λ)5. 借鉴策略 Q 学习算法总结 前言 上一章主要讲了不基于模型的预测，也就是求解在给定策略下的状态价值函数或行为价值函数。而本章主要讲了在不基于模型的条件下如何通过 agent 的学习来优化价值函数，同时改善自身行为的策略以最大化收获的过程，这一过程也叫不基于模型的控制 (Model-free Co
探索强化学习实践：PiperLiu的《Reinforcement Learning practice-zh》项目详解
最新发布
gitblog_00020的博客
04-06 943
探索强化学习实践：PiperLiu的《Reinforcement Learning practice-zh》项目详解 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字化的时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的方方面面，而强化学习作为AI的一个重要分支，正逐渐成为研究者和开发者关注的焦点。今天，我们将一起探索一个由PiperLiu创建的开源项目——。这是一个针对强化学...
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强化学习知识要点与编程实践（8）——探索与利用
Echooo的博客
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本文通过具体的应用，来对前篇Q-learning的理论知识用代码进行了详细的说明，主要通过业内知名的Taxi-v3环境进行了讲解，并给出了完整的代码示例。您学废了嘛？
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第四章 不基于模型的预测 其中本章将聚焦于策略评估，也就是预测问题；下一章将利用本讲的主要观念来进行控制进而找出最优策略以及最有价值函数。 本章分为三个部分，将分别从理论上阐述基于完整采样的蒙特卡罗强化学习、基于不完整采样的时序差分强化学习以及介于两者之间的 λ 时序差分强化学习。这部分内容比较抽象，在讲解理论的同时会通过一些精彩的实例来加深对概念和算法的理解。 4.1蒙特卡罗强化学习 蒙特卡罗强化学习 (Monte-Carlo reinforcement learning, MC 学习)：指在不清楚 MD
增强学习的实践案例分析：学习与应用
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深度强化学习在推荐系统领域的实践
AI天才研究院
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强化学习实践：从零开始构建自动驾驶系统
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1.背景介绍 自动驾驶技术是近年来迅速发展的一个热门领域，它旨在通过将计算机系统与汽车系统相结合，使汽车能够自主地进行驾驶。自动驾驶系统可以大大提高交通安全和效率，减少人类驾驶员的工作负担，并为残疾人士提供交通手段。然而，自动驾驶技术的实现面临着许多挑战，其中最大的挑战之一是如何让计算机系统能够在复杂的交通环境中进行智能决策。 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是...
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深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是深度神经网络与强化学习相结合的方法，可以用于复杂的控制任务，能够在不访问环境模型的情况下学习到智能体对环境行为的最优策略，促进智能体的长期稳定增益。近年来深度强化学习方法已经得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。本文将对深度强化学习的主要概念、方法及其相关技术进行深入浅出的剖析，从理论出发逐步探讨如何实现并训练深度强化学习算法。
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强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种人工智能技术，它旨在让智能体（如机器人、自动驾驶车、虚拟助手等）通过与环境的互动学习，以最小化或最大化某种奖励来自适应环境的变化。强化学习的核心思想是通过在环境中进行动作和获得奖励，智能体逐渐学习出最佳的行为策略。强化学习的主要组成部分包括：状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。
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