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强化学习笔记(4)无模型控制Model-Free Control(On-policy learning, off-policy learning, GLIE, Sarsa, Q-learning)

文章目录Introduction概念On-PolicylearningOff-PolicylearningMonte-CarloControl问题1：使用行为价值函数代替状态价值函数贪婪策略基于行为价值函数的更新：问题2：使用贪婪算法的局限性例解决方案：ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedyGLIE定理：GLIEMonte-CarloControl定理TDControlSa

SpadeA_Iverxin·2020-08-12 10:27

Q-Learning实现

1、算法：整个算法就是一直不断更新Qtable里的值,然后再根据新的值来判断要在某个state采取怎样的action.Qlearning是一个off-policy的算法,因为里面的maxaction让Qtable

女王の专属领地·2020-08-12 10:55

【强化学习】确定性策略强化学习-DPG&DDPG算法推导及分析

一、DGP推导本篇介绍确定性策略梯度算法，该算法主要用于off-policy（on-policy也能用）。

贰锤·2020-08-09 14:10

深度强化学习系列(4): Q-Learning原理与实现

http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~dayan/papers/cjch.pdfQ-Learning是发表于1989年的一种value-based，且model-free的特别经典的off-policy

J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:58

强化学习知识点集锦

1.on-policy和off-policy下图是Q-learning和Sarsa的流程图，分别对应off-policy和on-policy2-tradeoffvarianceandbiaswiki里的解释

李耷耷·2020-08-03 07:18

基于SARSA算法的自主寻路绕障

机器智能实验课自选实验设计说明选题在Secondlife上模拟基于SARSA算法的自主寻路绕障算法介绍强化学习算法可以分为在策略(on-policy)和离策略(off-policy)两类。

大喵与小喵·2020-07-15 12:59

Reinforcement Learning 2

1.两种PolicyPolicyBased的强化学习有两种训练方法：On-policy，要学的Agent边学边玩Off-policy，要学的Agent看别人玩前文讲解的PolicyGradient其实是

GodWriter·2020-07-14 04:52

精简强化学习总结

主要方法：model-baed（对Env建模，actor可以理解环境）,model-free(policy-based，value-based)；on-policy（学习与互动的actor为一同一个），off-policy

fada_away·2020-07-14 00:01

Soft-Actor-Critic-强化学习算法

Explorationvs.ExploitationPseudocodeDocumentationBackgroundSAC算法，它以off-policy方式优化随机策略，从而在随机策略优化和DDP

Mystery_zu·2020-07-04 11:30

Proximal Policy Optimization(PPO 近似策略优化)---李宏毅课堂笔记

off-policy：此agent与environment互动的agent不是同一个，比如就像你看游戏博主教你玩王者荣耀，告诉你各种技巧，然后你从直播

Zrf@·2020-06-29 02:32

增强学习之Q-learning走迷宫

Q-Learning算法整个算法就是一直不断更新Qtable里的值,然后再根据新的值来判断要在某个state采取怎样的action.Qlearning是一个off-policy的算法,因为里面的maxaction

Frank_07·2020-06-26 10:51

[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）

知识勘误其他笔记链接易混知识勘误_from李宏毅P1-----PolicyGradient易混知识勘误_from李宏毅P2——PPO\Off-policy\On-policy易混知识勘误_from李宏毅

Love_marginal·2020-04-15 14:33

强化学习dqn系列梳理--从入门到进坑

基础知识强化学习可以划分为基于价值函数的方法，策略梯度方法，和结合策略梯度以及价值函数的actor-critic方法；其中基于价值函数的典型算法是Q-learning，Q-learning是使用时序差分的off-policy

机器学习评论·2020-03-25 11:57

《强化学习导论》：Off-policy Methods with Approximation

Semi-gradientMethods前面个章节中，我们提到了表格法的异策略，这里稍作修改得到半梯度的异策略算法对于动作值函数可以看到这里并没有使用重要性采样，这是因为1-step下可以看出p等于1在多step的算法中需要重要性采样ExamplesofOff-policyDivergence第一个例子如果w=10,左边节点特征值为1，右边特征值为2，即左边V(1)=10，右边V(2)=20那么从

初七123·2020-03-07 13:17

【人工智能笔记】第八节：强化学习算法简介及DQN人工智能算法Tensorflow 2.0实现

传统强化学习方法Q-learningQ-learning属于off-policy算法。用一个Q

PPHT-H·2020-01-22 23:20

[强化学习论文笔记(8)]:DDPG

的成功让人么意识到非线性的神经网络可以很好的拟合valuefunction(过去认为是不可行的).于是DavidSilver把自己过去的DPG拿出来用神经网络修改了一番就成了DeepDPG.文章总结DQN的成功原因:off-policy

木子士心王大可·2020-01-04 14:00

【笔记2-2】李宏毅深度强化学习笔记（二）Proximal Policy Optimization (PPO)

李宏毅深度强化学习-ProximalPolicyOptimizationPolicyGradient术语和基本思想PolicyGradient从on-policy到off-policy（反复多次使用经验

jessie_weiqing·2019-02-24 19:09

A3C收敛性证明，好像查不到，只有这些

NeuralfittedQiteration和TRPO方法通过将经验数据batch，或者像DQN中通过experiencereplaymemory对之随机采样，这些方法有效解决了前面所说的两个问题，但是也将算法限定在了off-policy

小草cys·2018-10-23 20:38

[强化学习] 理解on-policy 和 off-policy

我们把用来指导个体产生与环境进行实际交互行为的策略称为行为策略，把用来评价状态或行为价值的策略或者待优化的策略称为目标策略。如果个体在学习过程中优化的策略与自己的行为策略是同一个策略时，这种学习方式称为同步策略学习（on-policylearning），如果个体在学习过程中优化的策略与自己的行为策略是不同的策略时，这种学习方式称为异步策略学习（off-policylearning）

winddy_akoky·2018-10-15 15:40

强化学习： On-Policy与 Off-Policy 以及 Q-Learning 与 SARSA

刚接触强化学习，都避不开OnPolicy与OffPolicy这两个概念。其中典型的代表分别是Q-learning和SARSA两种方法。这两个典型算法之间的区别，一斤他们之间具体应用的场景是很多初学者一直比较迷的部分，在这个博客中，我会专门针对这几个问题进行讨论。以上是两种算法直观上的定义。我们都称Q-Learning是OffPolicy.SARSA是OnPolicy这个应该怎么理解呢？我们先列出来

Johnny_Cuii·2018-10-13 21:52

强化学习——off-policy

TableofContentsp(x)/q(x)是一个权重这个取样的过程就是与环境互动出现一个轨迹的过程横坐标就是各种行为，红线是对应的reward，蓝线是原本的action的分布，也是与环境互动的取样分布我们用绿线的采样，求蓝线的梯度，对蓝线的参数进行修改,importancesamping保证了绿线采样得到的是蓝线的梯度分子分母差别过大会导致，效果不好优化参数的同时，保持行为尽量一致，类似于一

chen5561·2018-09-13 17:53

强化学习系列（十一）：Off-policy Methods with Approximation

一、前言针对Policyiteration中存在的exploitation问题，在第五章中将强化学习算法分为on-policy算法和off-policy算法。

LagrangeSK·2018-09-05 14:15

从REINFORCE到PPO，看Policy Gradient的前世今生

前者是off-line、on-policy的方法，后者是on-line、off-policy的方法。前者是策略迭代，关心的是策略网络的参数；后者是值迭代，关心的是值网络的输出。

马小疼·2018-09-05 11:24

强化学习系列（十）：On-policy Control with Approximation

在11章中会讨论off-policy方法。

LagrangeSK·2018-08-24 12:31

【强化学习】使用off-policy算法机器人抓取任务基准；生成对抗网络 GAN 就是强化学习

本文转自雷克世界（ID：raicworld）编译|嗯~阿童木呀在本文中，我们探讨了用于基于视觉的机器人抓取操作的深度强化学习算法。无模型深度强化学习（RL）已经在一系列具有挑战性的环境中得到了成功应用，但算法的激增使得我们难以辨别出哪种特定的方法最适合于执行一个丰富的、多样化的任务，例如抓取。为了回答这一问题，我们提出了一个机器人抓取的模拟基准，强调了对于没见过的目标的策略学习和泛化。Off-po

产业智能官·2018-03-26 00:00

Q-learning算法实现