必威英雄联盟问题标记(值迭代)

对于与值必威英雄联盟迭代算法相关的问题,值迭代算法是一种用于求解MDP的动态规划(DP)算法,即在给定MDP的过渡函数和奖励函数的情况下,用来寻找策略。值迭代与另一种称为策略迭代的DP算法有关。

30个必威英雄联盟问题
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给定状态的奖励和价值之间的区别是什么?

我正在努力学习强化学习,我专注于价值迭代。我正在研究网格世界的例子,我试图在Python中实现它。在这样做的同时,我......
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是策略和价值迭代仅在网格世界中使用的场景?

我正在努力自我学习加强学习。目前,我专注于政策和价值迭代,我发现了几个问题和疑虑。其中一个主要的疑虑是由事实提供的......
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Bellman期望方程导致值迭代不会收敛到最优策略的结果

当应用bellman期望方程:$$v(s)=\mathbb{E}左[R_{t+1}+\gamma v\左(S_{t+1}右)\中S_{t}=s\右]$$到MRP下面时,离终端状态越远的状态将…
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学习函数和最优状态值函数的相对大小是否相同?

我最近一直在阅读价值和政策迭代。我试图编写算法,更好地了解它们,在我发现某些东西的过程中,我不确定为什么?
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如果政策不稳定,为什么要在政策改善后再进行政策评估?

以上是来自Sutton的RL Book的政策迭代算法。因此,步骤2实际上看起来像价值迭代,然后,在第3步(策略改进),如果策略不稳定,它会返回...
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值迭代不收敛于最优值函数在Sutton-Barto的Gambler问题

例子4.3:萨顿和巴托的书中给出了代码。在这段代码中,值函数数组被初始化为NP.Zeros(州)在那里……
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为什么值迭代不使用$\pi(a \mid s)$,而策略计算使用?

我在看Bellman方程,我注意到在政策评估和价值迭代中使用的方程之间的差异。在政策评估中,存在$\pi(a \mid s)$,…
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值迭代是否在每个状态的一次更新之后停止?

在4.4节价值迭代中,作者写了一个重要的特殊情况是在一次扫描之后停止策略评估(每个州的一次更新)。该算法称为值......
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为什么策略迭代和值迭代作为单独的算法进行研究?

在Sutton和Barto关于强化学习的书中,策略迭代和价值迭代是作为独立/不同的算法提出的。这非常令人困惑,因为策略迭代包括…
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当在每个步骤后,代理人会死亡的概率有什么价值?

我们假设无限的视界和折现因子$\gamma = 1$。在每个步骤中,当代理采取行动并获得奖励后,其死亡的概率是$\alpha = 0.2$。假设……
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TD(n)算法收敛方程的理解问题

求解TD(n)收敛性$\max_s|\mathbb{E}_\pi[G_{t:t+n}|S_t = s] - v_\pi(s)| \leqslant \gamma^n \max_s| v_ {t+n-1}(s) - v_\pi(s)|$ $\textbf{PROBLEM…
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PyTorch官方教程真的是关于Q-learning的吗?

我读Q-learning算法,我也知道价值迭代(当你更新动作值)。我认为PyTorch的例子是价值迭代而不是Q-learning。这里是链接:https://pytorch....
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你会把策略迭代归类为一种演员-评论家强化学习方法吗?

在强化学习中,理解价值函数方法、政策方法和行为者-批评方法之间的区别的一种方法是:批评家明确地为一种价值建立模型。
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什么是广义策略迭代?

我现在正在阅读Sutton和Barto的材料。我知道价值迭代,这是一个迭代算法,占用相邻状态的最大值,以及策略迭代。但是概括政策是什么......
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为什么价值迭代和策略迭代即使它们具有不同的值函数,也可以获得类似的策略?

我正在尝试实施价值和政策迭代算法。从策略迭代的函数函数看起来与价值迭代的值大众不同,但是从两者获得的策略

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