Policy-Based

策略梯度算法

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习
oceancoco·2024-01-11 08:56

强化学习：策略梯度法

之前学的所有的方法都是被称为value-based，接来下学的叫policy-based。接下来我们来看一下策略梯度法的思路。
~hello world~·2023-09-01 22:01

Value-based vs Policy-based Reinforcement Learning

1.Policy-basedReinforcementLearningSupposewehaveagoodpolicy(a|s).Uponobservingthestats,randomsampling:~(.|).2.Policy-basedReinforcementLearningSupposeweknowtheoptimalaction-valuefunction.Uponobserveth
Tancenter·2023-08-14 18:58

策略学习(Policy-Based Reinforcement Learning)

1.PolicyFunction(a|s)Policyfunction(a|s)isaprobabilitydensityfunction.Ittakesstatesasinput.Itoutputtheprobabilitiesforalltheactions,e.g.,(left|s)=0.2;(right|s)=0.1;(up|s)=0.7.Theagentperformsanactiona
Tancenter·2023-08-14 02:40

强化学习 目录

总结类强化学习小总结value-based和policy-based算法区别算法类待完成强化学习｜PPO论文小结
荷西·H·2023-07-17 02:08

强化学习基础

强化学习的三种方法基于价值（value-based）基于策略（policy-based）基于模型（model-based）一基于价值的方法基于价值(Value-Based)这种方法，目标是优化价值函数V
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-02-17 18:35

【RL】--Value-Based与Policy-Based的区别

Value-Base中的action-value估计值最终会收敛到对应的truevalues（通常是不同的有限数，可以转化为0到1之间的概率），因此通常会获得一个确定的策略（deterministicpolicy）Policy-Based
xgyyxs·2023-02-02 15:47

强化学习6——Value-based RL和Policy-based RL 的区别

Value-basedRL和Policy-basedRL的区别Value-basedRL都是确定的一个策略：at=arg⁡max⁡aQ(a,st)a_{t}=\arg\max_{a}Q\left(a,s_{t}\right)at=argmaxaQ(a,st)。Policy-basedRL产生的是各个动作的概率：πθ(a∣s)\pi_\theta(a|s)πθ(a∣s)。例如下图用神经网路来构建策略
菜且凶残_2017·2023-02-02 15:17

强化学习各概念整理（value/policy-based、on/off-policy、model-based/free、offline）

前言如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。value-based&policy-basedvalue-based：通过建模训练Q(s,a)，测试时基于s选取使Q值最大的a典型算法：Sarsa、Q-learning、DQNpolicy-based：通过建模训练p(s,a)，即基于s得到不同a的概率，测试时选取概率最大的a典
Gene_INNOCENT·2023-02-02 14:16

强化学习笔记：基于价值的学习之价值迭代(python实现)

根据行动的决策基准，可以分为基于价值的学习（value-based）和基于策略学习（policy-based）。在基于价值的学习中，根据状态值函
笨牛慢耕·2023-01-29 07:25

RL Policy-Based : Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO

RLPolicy-Based，基于策略梯度PG的算法：PG基础:REINFORCEPG扩展：Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO=============REINFORCEAlgorithms,MachineLearning,1992RonaldJ.Williams.Simplestatisticalgradient-followingalgorithmsforco
apche CN·2023-01-23 15:41

策略梯度方法介绍——Value-Based强化学习方法 VS Policy-Based强化学习方法

策略梯度方法求解强化学习任务——策略梯度方法介绍目录回顾：基于价值函数(Value-Based)的强化学习方法Value-Based强化学习方法介绍Value-Based强化学习方法的缺陷基于策略(Policy-Based
静静的喝酒·2023-01-09 07:35

策略梯度方法介绍——策略梯度定理推导过程

策略梯度方法介绍——策略梯度定理推导过程目录回顾：目标函数与状态分布策略梯度定理策略梯度定理求解过程目录上一节介绍了Policy-Based强化学习方法的优势，并介绍了影响目标函数梯度∇J(θ)\nabla
静静的喝酒·2023-01-09 07:59

RL基础算法优缺点总结

RL基础算法优缺点总结）value-based类别policy-based类别Actor-Critic类别RL算法主要分为三类：基于值（value-based）系列，基于策略梯度（Policy-gradient
濒临秃头的少女·2022-12-30 18:12

深度学习介绍与DQN

文章目录一、ReinforcementLearning简介二、强化学习方法分类1.理解环境（modelbased）/不理解环境（modelfree）2.基于概率（policy-based）/基于价值（value-based
Late May·2022-12-11 18:26

策略梯度算法（Policy Gradient）理论基础及REINFORCE算法代码实现

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。
奋斗的西瓜瓜·2022-12-11 10:01

论文笔记之DPG

原论文地址阅读DPG的必要性：A2C的难收敛使得policy-based向着DDPG发展，而DDPG=Deep+DPG，因此想要理解DDPG算法，就必须先理解DPGDeterministicPolicyGradientAlgorithms
Ton10·2022-12-02 13:30

论文笔记之RL优化——高斯平滑的Q函数

学习目的：近期需要去学习下TD3算法，一种在连续动作空间比DDPG更好的policy-based算法。其中需要用到smoothed-Q。
Ton10·2022-11-29 19:38

Policy Gradient (PG)与Proximal Policy Optimization (PPO)算法详解

Policy-basedPolicyGradient(PG)基本原理PG的两个小技巧ProximalPolicyOptimization(PPO)PG的不足On-policy和Off-policy基本原理Value-based与Policy-based
Cder1c·2022-11-28 20:03

策略学习(Policy-Based Reinforcement Learning)

前言前面我们讲了强化学习的基本概念，这节课来说一说强化学习的策略学习（Policy-based）算法。
问凝·2022-11-27 07:09

【RL】强化学习另一种思路：policy-based方法

博主的github链接，欢迎大家来访问~：https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址：https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl之前我们所介绍的，都是所谓value-based方法，它的中心思想是：既然我们要求的策略，是在给定状态的基础上选择动作。那么我通过研究动作的价值，就可以得到最优的策略。接下来要讲的
BananaScript·2022-11-26 02:20

【论文笔记】基于深度强化学习的机器人操作行为研究综述

2.2强化学习2.2.1强化学习算法原理2.2.2强化学习算法分类1.无模型（model-free）算法和基于模型（model-based）的算法2.基于价值（value-based）的算法和基于策略（policy-based
Ctrl+Alt+L·2022-11-23 22:52

强化学习——Q-Learning算法原理

一、Q-Learning：异策略时序差分控制从决策方式来看，强化学习可以分为基于策略的方法(policy-based)和基于价值的方法(value-based)。
流萤点火·2022-11-23 05:09

强化学习: Policy Gradient

与损失函数3.策略梯度（PolicyGradient）二、Tips1.baseline2.分配合理权重&折扣回报三、pytorch实现前言按照目前的发展方向，强化学习大致可分为value-based，policy-based
有时候。·2022-11-22 04:16

深度强化学习面试题汇总

value-based和policy-based关系？off-policy和on-policy的好与坏？表格式
小郁同学·2022-11-21 21:59

深度强化学习技术概述

简介：在本文中详细介绍了深度强化学习技术，将强化学习分成三大类（value-based算法、policy-based算法及结合两者的AC算法）来进行介绍。
·2022-08-22 18:47

深度强化学习技术概述

在本文中详细介绍了深度强化学习技术，将强化学习分成三大类（value-based算法、policy-based算法及结合两者的AC算法）来进行介绍。
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-08-21 11:52

强化学习基础记录

Actor-Critic强化学习记录一、环境介绍二、算法简单介绍  强化学习的算法大致分为三类，value-based、policy-based和两者的结合Actor-Critic，这里简单写一下近期对
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:23

最新论文笔记(+17)：Policy-based Chameleon Hash for Blockchain Rewriting with Black-box Accountability/ACSAC

Policy-basedChameleonHashforBlockchainRewritingwithBlack-boxAccountability(基于策略的变色龙哈希和具有黑盒问责的区块链重写）这篇文章是ACSAC20上的一篇区块链相关论文，并且友好的在文中附上了源码链接，供大家进行实验仿真，还是不错的，且论文写的也非常好，比较适合阅读。以下是我个人在读后记录的笔记和个人的理解，理解还有许多不
Brilliantzhu·2022-04-28 08:47

强化学习入门6—Policy Gradient策略梯度算法

PolicyGradient即策略梯度，是一种Policy-based的方法。不同于Q-Learning等基于value的方法，策略梯度不需要计算valuefuncti
小菜羊~·2022-03-30 07:39

【强化学习】策略梯度Policy-Gradient

目录Value-based强化学习方法的不足Policy-based强化学习方法的引入策略梯度的优化目标策略函数的设计Softmax策略函数Gauss策略函数蒙特卡罗策略梯度reinforce算法小结强化学习笔记
最忆是江南.·2022-03-30 07:09

强化学习6——Policy-based RL（MC policy gradient）

文章目录Policy-basedRL思路特点解决噪声问题usetemporalcausalityincludeabaseline方法MCpolicygradientPolicy-basedRL思路基于MC采样的更新方法：特点无偏但是噪声大，噪声是因为它是随机采样的，好的结果和坏的结果差距较大。解决噪声问题usetemporalcausality在时序上处理（REINFORCE）上式梯度更新变为下式
菜且凶残_2017·2022-03-30 07:37

强化学习之policy-based方法REFORCEMENT实现（PyTorch）

强化学习可以根据是否直接输出动作分为value-based和policy-based方法。
Ton10·2022-03-30 07:21

强化学习（三）—— 策略学习（Policy-Based）及策略梯度（Policy Gradient）

强化学习（三）——策略学习（Policy-Based）及策略梯度（PolicyGradient）1.策略学习2.策略梯度3.案例1.策略学习PolicyNetwork通过策略网络近似策略函数π(a∣st
CyrusMay·2022-03-30 07:14

强化学习课程笔记之policy-based方法

Policy-based和Value-based是RL中Model-free的两大分支，关于value-based的课程笔记，点这里(个人认为将李宏毅教授的强化学习笔记结合Sutton强化学习书籍一起学习会更好
Ton10·2022-03-29 07:46

强化学习之policy-based方法A2C实现（PyTorch）

A2C：AdvantageActorCritic算法policygradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。如果对这个感兴趣的，可以看我的另一篇https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/111767945。REFORCEMENT缺陷就是：①：效率低，回合更新制。②：直接用累计奖励做critic，其方差较大，
Ton10·2022-03-22 07:51

Policy-based RL小结(Policy Gradient ； Natural policy gradient ；TRPO；ACKTR；PPO )

文章目录Policy-basedRL前言1.预备知识1.1策略类型1.2策略优化的目标函数1.2.1可结束的环境的目标函数1.2.3连续动作环境的目标函数1.2.4实际的目标函数的定义1.3策略的核函数1.4策略的类型1.4.1SoftmaxPolicy1.4.2高斯分布2.正题：策略梯度RL2.1问题表征2.2MC梯度的方法3.改善策略梯度3.1考虑时序因果关系3.2采用Baseline3.3采
菜且凶残_2017·2022-03-12 07:41

39. 深度强化学习浅析（李宏毅机器学习笔记

39.深度强化学习浅析（李宏毅机器学习笔记深度强化学习浅析强化学习的应用场景监督v.s.强化应用举例学习一个chat-bot交互搜索更多应用例子:玩视频游戏强化学习的难点强化学习的方法Policy-based
CHEN_BR·2022-03-03 07:19

详解策略梯度算法

本文首发于行者AI引言根据智能体学习的不同，可将其分为Value-based方法、Policy-based方法以及Actor-Critic方法。
行者AI·2022-01-21 09:19

【详解+推导！！】DQN

之前建议先了解一下Q-Learning的基本原理：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/114871232也可以看一下value-based和policy-based
志远1997·2021-04-16 16:28

Value-based or Policy-based

采用什么方法完全取决于取得的效果。现在的研究发现policygradient的方法效果比Q-learning这种单纯基于value的方法好，所以选择policygradient，事实上是把两者结合起来的actor-critic效果是最好的！只是说actor-critic的关键在于policygradient。从方法上讲，PolicyGradient显然比基于Value的方法更直接，输入感知，输出控
博士伦2014·2021-03-10 17:04

【百度飞桨强化学习7日打卡营】学习笔记 -- 第四课：基于策略梯度求解RL

//aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1335主要内容：策路近似、策路梯度实践：PolicyGradient一、Value-based与Policy-based
wongHome·2020-08-25 17:58

强化学习笔记（六）策略梯度法（Policy Gradient）及Pytorch实现

强化学习笔记（六）策略梯度法（PolicyGradient）及Pytorch实现Q1：Policy-Based方法相比Value-Based的优劣在哪？
_Epsilon_·2020-08-25 01:57

强化学习实践（1）：简单介绍

文章目录从监督学习到强化学习RL算法有哪些（我们要实践哪些）Model-free和Model-based基于概率(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)回合更新(Monte-Carloupdate
专业渡劫修仙·2020-08-25 00:26

Deep Q-learning学习笔记

Q-learning作为典型的value-basedalgorithm，训练出来的是critic（并不直接采取行为，评价现在的行为有多好），因此提出了statevaluefunction的概念，方便对每个状态进行评估Policy-based
失学少年等九推·2020-08-17 12:51

强化学习百度训练营学习笔记总结

和四元组Q表格时序差分更新TemporalDifference单步更新E-greedySarsaQ-learningOn-policyvsOff=policyDQN经验回放固定Q目标DQN流程基于策略学习Policy-based
NoYouphobia.·2020-08-16 11:53

RL（九）基于策略的强化学习

目录1、策略梯度法与值函数近似法的区别2、为什么使用基于策略（Policy-based）的算法3、策略目标函数4、评价函数前面的算法都是基于价值来算的，但是当处理连续动作的问题时，就显得力不从心了，因为我们需要求的
偏执狂_tao·2020-08-09 15:48

强化学习之四：基于策略的Agents (Policy-based Agents)

本文是对ArthurJuliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译，该翻译是基于个人分享知识的目的进行的，欢迎交流！（ThisarticleismypersonaltranslationforthetutorialwrittenandpostedbyArthurJulianionMedium.com.Andmyworkiscompletelybasedonaimofshari
weixin_30262255·2020-08-09 13:18

Modern C++ Design 第一章 Policy-Based Class Design

#include"stdafx.h"#include#includeusingnamespacestd;classRunBase{virtualvoidgo()=0;};classRun100m:publicRunBase{public:voidgo(){coutclassCRun:publicPolicy{};intmain(){CRunr1;r1.go();CRunr2;r2.go();ret
jiht594·2020-08-08 16:05

设计模式之四：策略模式和policy-based class

目录：基本模式之策略模式泛型设计policy-basedclass基本模式之策略模式策略模式的核心是封装各等效算法的多样性，将算法的选择（常用的是switch结构或者高端点的用反射机制）隐藏在中间层，从而解放使用者的编程复杂度。demo也很简单，参考自大话设计模式中的收银台程序来进行改造。#includeusingnamespacestd;classCashSuper{friendclassCas
墨篙和小奶猫·2020-07-14 21:50
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