DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程(四)

DQN发展历程(一)

DQN发展历程(二)

DQN发展历程(三)

DQN发展历程(四)

DQN发展历程(五)

不基于模型的控制

选取动作的方法

  • 贪婪法,每次控制都选择状态值最大的动作,容易局部收敛,找不到全局最优。
  • 引入 epsilon-greedy,按 epsilon 的概率随机选择一个动作,按 1 - epsilon 的概率使用贪婪法,选择状态值最大的动作

在策略上的学习(on-policy)

  • 代表方法:SARSA
  • 每次按 epsilon-greedy 更新策略后,也按此方法更新后的策略选择下一步的动作。

不在策略上的学习(off-policy)

  • 代表方法:Q-learning
  • 更新策略和 SARSA 不同,每次直接按照贪婪法选择最大状态值来更新状态,但是选择动作时仍然使用 epsilon-greedy

参考

david siver 课程

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

posted @ 2019-02-26 11:27 范加索尔拉 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏