网络营销站点页面设计原则,富阳网站建设怎样,师德师风建设好的小学网站,专门做门的网站前言 现实强化学习任务面临的状态空间往往是连续的,无穷多个。
这里主要针对这种连续的状态空间处理。后面DQN 也是这种处理思路。
目录#xff1a; 1#xff1a; 原理 2#xff1a; 梯度更新 3#xff1a; target 和 预测值 4 流程 一 原理 强化学习最重要的是得到 …前言 现实强化学习任务面临的状态空间往往是连续的,无穷多个。
这里主要针对这种连续的状态空间处理。后面DQN 也是这种处理思路。
目录 1 原理 2 梯度更新 3 target 和 预测值 4 流程 一 原理 强化学习最重要的是得到 值函数或者动作-状态值函数 根据值函数可以得到最优策略。 当状态空间为连续的时候,表达为状态的线性函数 x状态向量 : 向量参数 我们希望通过上面公式学得的值函数尽可能接近真实的,近似度经常用最小二乘误差度量 表示由策略采样得到的状态上的期望 二 梯度更新 为了使得误差最小采用梯度下降法对误差求梯度导数 于是可得到对于单个样本的更新规则 三 预测值 和 target 我们并不知道策略的真实值函数 ,可以借助时序差分学习
基于 用当前估计的值函数替代真实的值函数 则 在时序差分学习中需要 状态-动作函数以获取策略这里一种简单的做法
是令 作用于状态和动作的联合向量上例如给状态向量增加一维用于存放
动作编号,另一种做法是对动作变量a 进行one-hot 编码再合并到x. 训练的时候 预测值 target: 四 流程
