強化學習(David Silver)4:免模型控制
1、一般的策略叠代優化的方法
1)策略評估
2)策略改善
2、model free的策略叠代優化的方法
基於v(s)的優化需要MDP,基於Q的優化不需要,所以策略是
1)使用Q函數策略評估
2)使用厄普西隆貪心策略優化
缺點:非常慢
修正方案:不用積累一批episode再優化;每個episode都優化一次;提升更新頻率
3、如何保證找到了最優策略
GLIE策略保證收斂:
1)每個(s,a)都探索無限次
2)最終策略是收斂的
厄普西隆貪心是GLIE(當厄普西隆收斂時)
4、TD學習:SARSA
SARSA收斂性依賴於:sum(a)->無窮;sum(a^2)->有限值;實踐中不要這麽設置也可以用
5、SARSA和GridWorldSample
6、未知策略學習
1)MC重要性抽樣:為什麽u/v的重要性采樣公式是這樣?移項可以發現兩邊相等;Silver不建議這樣做,這樣效果很差,因為中間乘積太多,變化太大了
2)直接使用Q函數,不需要重要性采樣,就是Q-Learning;是對a做修正,不是對v做修正
7、DP和TD的對比關系:沒有看懂
策略叠代為什麽對應sarsa?value叠代為什麽對應Q-learing?
強化學習(David Silver)4:免模型控制
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