Value-Base

【RL】--Value-Based与Policy-Based的区别

1.生成policy上的差异：一个随机，一个确定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
xgyyxs·2023-02-02 15:47

从零搭建强化学习DQN框架

Model类的创建DQN算法类的创建智慧体agent类的创建训练与评估训练效果展示完整代码1、从Q-Learning到DQNQ-LearningQ-Learning是一种通过Q-table来进行决策的value-base
养猪界大亨·2022-12-22 08:04

强化学习知识总结

这个博客会首先从policy-base的方法开始讲起，然后过渡到value-base的方法。最后再讲讲比较著名的A3C是如何将两者结合起来进行
界限不存在的·2020-08-25 01:39

强化学习基础学习系列之model-free/planning/model-base/dyna方法总结

介绍model-free方法planningmodel-base方法dyna方法关于使用sample的forwardsearch方法的理解各种机制的总结介绍前面说的value-base方法（除了动态规划
foreverkeen·2017-10-17 20:45

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的policy-base方法

强化学习算法除了value-base的方法，还有另一类方法，这类方法像监督学习一样直接去拟合策略，这一类方法叫做policy-base的方法，同样，这里只是讨论model-free也就是没有用到模型
foreverkeen·2017-10-14 15:19

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的value-base方法

介绍动态规划策略迭代值迭代收敛性MC-TD估计MCTD更新均值MC与TD的比较TDlamdaMC-TD控制函数近似介绍在强化学习基础学习系列之MDP里提到了几个重要的点，对于任意一个MDP：（1）都存在一个确定性的最优策略;（2）在这个确定性的最优策略上得到的状态价值函数和动作价值函数都是最优的;（3）通过最优的动作价值函数反过来也可以最优的策略。强化学习的算法可以根据求解最优策略的方法分为val
foreverkeen·2017-10-13 08:10
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