Eligibility Traces Eligibility Traces是强化学习中很基本很重要的一个概念.几乎所有的TD算法可以结合eligibility traces获得更一般化的算法,并且通常会更有效率. Eligibility traces可以将TD和Monte Carlo算法统一起来.之前我们见过n-step方法将二者统一起来,eligibility traces 优于n-step的主要地方在于计算非常有效率,其只需要一个trace向量,而不需要储存n个特征向量.另外,eligibi…

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习…

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9714655.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 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…

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. 1. 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法,无论是动态规划DP,蒙特卡罗方法MC,还是时序差分TD,使用的状态都是离散的有限个状态集合$\mathbb{S}$.此时问题的规模比较小,比较容易求解.但是假…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node24.html [旧知-新知   强化学习:对新知.旧知的综合] The adaptive heuristic critic algorithm is an adaptive version of policy iteration [9] in which the value-function computation is no longer…

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介 时序差…