文章浏览阅读3k次。第七章：n-step Bootstrapping这一章中我们把蒙特卡洛算法(MC)和一步差分算法(one-step TD)统一起来。MC算法和一步TD算法都不可能永远是最好的。这两个方法都是比较极端的形式，可能使用它们中间形式会更好一些......
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1、策略迭代、价值迭代、泛化迭代的前提条件：智能体知道环境的状态转移概率，即是基于模型的问题2、蒙特卡洛方法采样：随机采样估计期望值，通过样本序列逼近真实的期望值。 成立原因：大数定理。3、探索和利用，探......
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1、策略迭代、价值迭代、泛化迭代的前提条件：智能体知道环境的状态转移概率，即是基于模型的问题 2、蒙特卡洛方法采样：随机采样估计期望值，通过样本序列逼近真实的期望值。 成立原因：大数定理。 3、探索和利用，探......
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文章浏览阅读3.3k次，点赞5次，收藏17次。文章目录本章内容概要n-step TD Predictionn-step Sarsan-step Off-policy Learning*Per-decision Methods with Control VariatesOff-policy Learning Without Importance Sampling: The n-step Tree Backup Algorithm*A Unify..._n-step...
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文章浏览阅读2k次。7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具......
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文章浏览阅读3.9k次，点赞4次，收藏53次。文章目录DQN算法1.理论部分1.1 简介1.2 经验回放1.3 目标网络2.实践部分DQN算法1.理论部分1.1 简介简而言之，DQN就是解决Q-learning只能应用于离散obs，离散act的状况，当obs连续时再用一个Q表......
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文章浏览阅读2.1k次。前面讲到了MC(蒙特卡洛方法)和TD(0)算法。MC方式是根据采样到的经验轨迹实际得到的奖励来更新轨迹中出现的状态的价值，即在每个轨迹结束之后更新。TD(0)方法中某个状态的价值是根据从当前状态走一步的......
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