首页 > 其他分享 >Monte Carlo方法解决强化学习问题

Monte Carlo方法解决强化学习问题

时间:2024-09-10 10:47:13浏览次数:13  
标签:Monte 概率 21 MC Carlo policy 强化 方法

本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。

这一特性极具吸引力 - 因为在实际应用中,环境模型往往是未知的,或者难以精确建模转移概率。以21点游戏为例:尽管我们完全理解游戏规则,但通过DP方法解决它将极为繁琐 - 因为需要计算各种条件概率,例如给定当前已发牌的情况下,"21点"出现的概率,再抽到一张7的概率等。而通过MC方法,可以绕过这些复杂计算,直接从游戏体验中学习。

由于不依赖模型,MC方法是无偏的。它们在概念上简单明了,易于理解,但表现出较高的方差,且不能采用迭代方式求解(即无法进行自举)。

本文结构如下:首先介绍MC方法和"预测"问题,接着我们讨论"控制"问题。将展示一个基于两个(不太实际的)假设的初始MC控制算法:我们将观察到无限多的情节,且每个状态-动作对将被访问无限多次(探索性启动)。

文章的后半部分将讨论如何移除这些假设:第一个假设相对容易处理,但后者需要更多考虑。我们首先介绍一种on-policy方法,其中最优策略保持ε-greedy,然后转向涉及重要性采样的off-policy方法。

 

https://avoid.overfit.cn/post/400bebe168ab407e95c73580c331f6da

标签:Monte,概率,21,MC,Carlo,policy,强化,方法
From: https://www.cnblogs.com/deephub/p/18405982

相关文章

  • 强化学习指南:训练过程与评估过程的区别
    强化学习指南:训练过程与评估过程的区别在强化学习(RL)中,训练和评估是两个截然不同但密切相关的过程。本指南将详细解释这两个过程的区别,以及如何正确实施它们。1.训练过程训练是RL中最核心的部分,它是智能体学习策略的过程。1.1训练的目的训练的目的是让智能体通过与环......
  • 深入解析多智能体强化学习算法的训练效率
    深入解析多智能体强化学习算法的训练效率在多智能体强化学习(MARL)领域,不同算法的训练效率和最终性能差异显著。本文将深入分析几种主流MARL算法的训练特性,探讨影响其效率的关键因素。1.算法概览我们将讨论以下几种典型的MARL算法:VDN(ValueDecompositionNetworks)QM......
  • 强化数据恢复:MySQL数据恢复策略监控的全面指南
    在企业数据管理中,数据恢复策略的监控是确保数据安全性和业务连续性的关键环节。MySQL作为广泛使用的数据库系统,提供了多种工具和机制来支持数据恢复策略的监控。本文将深入探讨如何在MySQL中实现数据恢复的策略监控,包括监控的目标、方法、工具以及如何通过监控数据来优化恢......
  • 小琳AI课堂:DQN强化神经
    大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们来聊聊一个超级酷炫的算法——DQN(深度Q网络)!......