DQN(Deep Reiforcement Learning) 發展歷程（四）

阿新 • • 發佈：2019-02-26

avi 基於模型不同 com html 模型 list 參考 www

不基於模型的控制
- 選取動作的方法
- 在策略上的學習（on-policy）
- 不在策略上的學習（off-policy）
參考

DQN發展歷程(一)

DQN發展歷程(二)

DQN發展歷程(三)

DQN發展歷程(四)

DQN發展歷程(五)

不基於模型的控制

選取動作的方法

貪婪法，每次控制都選擇狀態值最大的動作，容易局部收斂，找不到全局最優。
引入 epsilon-greedy，按 epsilon 的概率隨機選擇一個動作，按 1 - epsilon 的概率使用貪婪法，選擇狀態值最大的動作

在策略上的學習（on-policy）

代表方法：SARSA
每次按 epsilon-greedy 更新策略後，也按此方法更新後的策略選擇下一步的動作。

不在策略上的學習（off-policy）

代表方法：Q-learning
更新策略和 SARSA 不同，每次直接按照貪婪法選擇最大狀態值來更新狀態，但是選擇動作時仍然使用 epsilon-greedy

參考

david siver 課程

https://home.cnblogs.com/u/pinard/

DQN(Deep Reiforcement Learning) 發展歷程（四）

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選取動作的方法

在策略上的學習（on-policy）

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參考

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