强化学习专题:强化学习知识梳理(一)
2024/6/23:
前段时间有幸完成了大学期间的第一篇论文。在面试之前复盘一下关于自己论文中DQN的一些相关点。
浅谈主要区别(在线 or 离线)
首先,一切的开始是强化学习中时序差分方程,这体现了强化学习方法的优化策略。在看方程之前,先要理解Q值的概念——即当前状态S下采取动作A继续下去能够得到的最佳收益。
该方程通过Target值(采取当前动作后得到的奖励 + 采取动作后下一个状态根据某个策略选取动作的Q值)减去估计值(当前估计的当前状态采取A的Q值)再乘上一个类似于学习率的量来更新当前估计的当前状态的Q值,而方程的目的就是来逼近真正的最佳收益。可能有点绕,但是从类似于动态规划的角度看会明白一点。
下面是on-policy和off-policy策略的区别:
这两种策略本质上的区别是他们的时序差分方程,如下图所示,上面的target属于on-policy方法,下面的属于off-policy方法:
on-policy主要应用于Sarsa方法,是一种在线的交互式的学习方法,大概就像是。采取这种策略的方法通过当前状态下选取的一定会执行的action来优化自身的Q表格。action的选取可以通过随机选取,也可以根据贪婪策略选取,然后根据这个选取的action计算得到的结果来更新Q表格。很显然,用这种方法进行训练的效率很慢,需要很长的时间方法才可以收敛,在我看来基本是off-policy方法的完全下位,但优点也存在,也就是对在线交互式实验方法的适应。
从时序差分方程的角度看下面这张图,将其中的内容和方程中的联系起来看,就能大概理解sarsa做了什么:
off-policy是一种更加常用的方法,Q-learning和DQN都属于这一类的方法。从方程中获取target值的区别就可以看到,他使用下个状态的采取所有动作的最佳Q值来优化,因此收敛也更快。
参考:在线/离线策略区别
面向新手:从零学习强化学习
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从29W降至17W!成豪华车“价格屠夫”,190ps配四驱,月销仅401
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威兰达卖15.38万元,2.0L/2.5L,油耗5.7L
念寒记得不久前,有好几位车友问过我关于丰田威兰达的问题,其中最关心的就是这款车会不会降价促销,毕竟现在的合资燃油车确实不太好卖,所以我估计还有很多车友都是这样的一个想法。这不,千等万等降价终于被你们给等到了。近日,广汽丰田专门针对对威兰达推出了一项重磅优惠…...
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Unity3D 主城角色动画控制与消息触发详解
前言 在游戏开发中,角色动画控制和消息触发是非常重要的一部分,它可以让游戏更加生动和互动。本文将详细介绍如何在Unity3D中实现主城角色动画控制与消息触发。 对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开…...
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1.Redis之初识Redis分布式系统
1.初识Redis 1.1 官网 Redis中文网 Redis 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com) 1.2 解释 在内存中存储数据 定义变量,不就是在内存中存储数据嘛?? Redis 是在分布式系统(进程的隔离性:Redis 就是基于网络,可以把自己内存中的变量给别的进程…...