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     时序差分方法 时序差分方法是强化学习理论中最核心的内容，是强化学习领域最重要的成果，没有之一。与动态规划的方法和蒙特卡罗的方法比，时序差分的方法主要的不同点在值函数估计上面。 动态规划方法计算值函数是...

     目录时序差分概述 时序差分概述 前面我们讲了基于模型的动态规划和不基于模型的蒙特卡罗算法，他们都有各自的优点和缺点。动态规划能够很好的基于模型来求解强化学习，但是现实问题中很少能提前知道这个模型；蒙特...

     本文主要为学习sutton书中《时序差分学习》章节整理而来。 一、引言 1、蒙特卡洛方法回顾 （1）预测问题 蒙特卡洛的目标是根据策略π\piπ采样轨迹序列vπ(s)v_\pi(s)vπ​(s)：S1,A1,R2,...,Sk∼πS_1,A_1,R_2,...,...

     强化学习（六）：时序差分方法   时序差分（TD）方法结合了动态规划与蒙特卡洛的思想，其可以像蒙特卡洛方法一样直接从智能体与环境互动的经验中学习，而不需要知道环境的模型，其又可以像动态规划一样无须等待...

     文章目录1、时序差分算法2、Sarsa3、Q-Learning 基于时序差分的算法不需要事先知道环境的状态转移函数和奖励函数 1、时序差分算法 时序差分算法是一种用来估计一个策略的价值函数的方法，可以从样本中学习，不需要...

     与一步时序差分的区别在于，比如下棋，有的人能看到一步棋，有的人能看到多步之后，理性情况下，够看到更多步的人赢面更大；非理性情况下，n步的训练数据越长方差越大，所以不稳定性增长了。 动态规划DP：所有状态都...

     前面讲到了MC(蒙特卡洛方法)和TD(0)算法。MC方式是根据采样到的经验轨迹实际得到的奖励来更新轨迹中出现的状态的价值，...基于这个想法，就产生了n步时序差分算法。即在某个状态的价值等于在当前状态下走n步得到的奖...

     上一节讲的是在已知模型的情况下，如何去解决一个马尔科夫决策过程(MDP)问题。方法就是通过动态规划来评估一个给定的策略，通过不断迭代最终得到最优价值函数。具体的做法有两个：一个是策略迭代，一个是值迭代。...

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