首页 > ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 4 - Policy Iteration Algorithms

ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 4 - Policy Iteration Algorithms

Note 4 - Policy Iteration Algorithms

  • 4. Policy Iteration Algorithms
        • 补充：范数的性质
    • 4.1 贪婪诱导策略的特性 （Properties of Greedily Induced Policy）
        • Proposition 4.1 贪婪诱导策略的直接误差边界 (Direct error bound of greedily induced policy)
        • Proposition 4.2 贪婪诱导策略的间接误差边界
        • Theorem 4.1 GIPs的间接约束 (Indirect bound of GIPs)
    • 4.2 策略空间中VI的收敛性 （Convergence of VI in policy space）
        • Proposition 4.3
        • Proposition 4.4
    • 4.3 策略迭代算法 （The Policy Iteration Algorithm）
        • Proposition 4 . 5 策略改进的性质 (Properties of Policy Improvement).
        • Theorem 4 . 2 PI的收敛性 (Convergence of PI )
        • 定义4.1预期成本函数 (Expected cost function)
        • Lemma 4.1
    • 4.4 优化策略迭代算法 (Optimistic Policy Iteration Algorithms)
        • Lemma 4.2
        • Proposition 4.6 特殊OPI的融合 (Convergence of Special OPI)
        • Proposition 4 . 7 优化PI的收敛性 (Convergence of Optimistic PI)
    • 4.5 Policy Iteration: E-Bus

更多相关：

  • ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 6 - Mitigating the Curse of Dimensionality

    Note 6 Mitigating the Curse of Dimensionality 减轻维度诅咒6. Mitigating the Curse of Dimensionality 减轻维度诅咒6.1 状态-动作总成本，即QQQ函数 The state-action total cost, aka. the QQQ functi...

  • UE商城资源 Kitsune狐狸女孩

    Unreal Engine虚幻游戏引擎素材资源 Unreal Engine Marketplace –Kitsune 4.26狐狸女孩 大小解压后：569M 可爱的Kitsune的3D模型。装配到史诗骷髅。完全模块化，包括无衣服的身体。包含不同的发型。通过材质实例轻松改变颜色。包含与Live Link Face应用程序兼容的苹果混合...

  • LTE SIB1时频资源

    参考3GPP 36.331 – 5.2.1.2Scheduling The SystemInformationBlockType1 uses a fixed schedule with a periodicity of 80 msand repetitions made within80 ms. Thefirst transmiss...

  • 斐波那契算法举例(iterative Fibonacci algorithm)

    // count_change.cpp : Defines the entry point for the console application.// #include "stdafx.h" /*-------------------------------------------------------------实例：要想得...

  • 强化学习（九）- 策略梯度方法 - 梯度上升，黑箱优化，REINFORCE算法及CartPole实例

    策略梯度方法引言9.1 策略近似和其优势9.2 策略梯度定理9.2.1 梯度上升和黑箱优化9.2.2 策略梯度定理的证明9.3 REINFORCE:蒙特卡洛策略梯度9.3.1 轨迹上的REINFORCE算法9.3.2 REINFORCE算法实例9.4 带基线的REINFORCE算法...

  • 强化学习（二）- 动态规划（Dynamic Programming）

    3.动态规划 3.1 介绍 术语动态规划(DP：Dynamic Programming) 指的是一个算法集合，可以用来计算最优策略，给定一个完美的环境模型，作为马尔可夫决策过程(MDP)。经典的DP算法在强化学习中的应用有限，因为它们的假设是一个完美的模型，而且计算量大，但它们仍然具有重要的理论意义。DP为理解其余部分中介绍的方法...

  • 强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例

    强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例 1. 引言 在这个部分补充之前马尔科夫决策和动态规划部分的代码。在以后的内容我会把相关代码都附到相关内容的后面。本部分代码和将来的代码会参考《深度强化学习原理与python实现》与Udacity的课程《Reinforcement Learning》...

©2024 11GX.COM