Richtlinieniteration und Wertiteration sind zwei Algorithmen, die häufig beim verstärkenden Lernen verwendet werden. Durch die Richtlinieniteration wird die Leistung des Agenten durch iterative Verbesserung der Richtlinie verbessert. Die Wertiteration aktualisiert die Zustandswertfunktion iterativ, um den optimalen Zustandswert zu erhalten. Die Kernideen der beiden sind unterschiedlich, aber beide können eine Rolle bei der Optimierung von Strategien bei verstärkenden Lernaufgaben spielen.
Strategieiteration
Die Strategieiteration verbessert die Strategie schrittweise durch Iteration, bis eine stabile Strategie erreicht ist. Bei der Richtlinieniteration wird eine Richtlinie zunächst initialisiert und dann durch mehrere Iterationen schrittweise verbessert. Jede Iteration besteht aus zwei Schritten: der Bewertung der aktuellen Strategie und der Verbesserung der aktuellen Strategie. Der Zweck der Bewertung der aktuellen Strategie besteht darin, den erwarteten Belohnungswert der aktuellen Strategie zu berechnen, der durch die Monte-Carlo-Methode oder die zeitliche Differenzmethode erreicht werden kann. Der Zweck der Verbesserung der aktuellen Richtlinie besteht darin, eine bessere Richtlinie als Ersatz für die aktuelle Richtlinie zu finden. Dies kann durch die deterministische Richtliniengradientenmethode oder die Monte-Carlo-Richtliniengradientenmethode erreicht werden.
Wertiteration
Wertiteration besteht darin, die Zustandswertfunktion schrittweise durch Iteration zu aktualisieren, um eine stabile Zustandswertfunktion zu erreichen. Bei der Wertiteration muss zunächst eine Zustandswertfunktion initialisiert werden, und dann wird die Funktion durch mehrere Iterationen schrittweise aktualisiert. Jede Iteration besteht aus zwei Schritten: Berechnen des erwarteten Belohnungswerts der aktuellen Zustandswertfunktion und Aktualisieren der aktuellen Zustandswertfunktion.
Der Zweck der Berechnung des erwarteten Belohnungswerts der aktuellen Zustandswertfunktion besteht darin, den erwarteten Belohnungswert jedes Zustands zu bestimmen, der durch die Monte-Carlo-Methode oder die zeitliche Differenzmethode erreicht werden kann. Die Monte-Carlo-Methode schätzt den erwarteten Belohnungswert durch Simulation mehrerer tatsächlicher Erfahrungen, während die zeitliche Differenzmethode die Differenz zwischen der aktuellen Schätzung und der Schätzung des nächsten Zustands verwendet, um den erwarteten Belohnungswert zu aktualisieren.
Der Zweck der Aktualisierung der aktuellen Zustandswertfunktion besteht darin, eine bessere Zustandswertfunktion als Ersatz für die aktuelle Funktion zu finden, was durch die Bellman-Gleichung erreicht werden kann. Die Bellman-Gleichung berechnet die Wertfunktion des aktuellen Zustands, indem sie die Belohnung des aktuellen Zustands mit der erwarteten Belohnung des nächsten Zustands akkumuliert. Durch kontinuierliche Anwendung der Bellman-Gleichung kann die Zustandswertfunktion schrittweise aktualisiert werden, bis eine stabile Zustandswertfunktion erreicht ist.
Die Werteiteration ist eine effiziente Methode zum Finden optimaler Richtlinien beim Reinforcement Learning. Durch die schrittweise Aktualisierung der Zustandswertfunktion kann die Wertiteration eine optimale Richtlinie finden, die die kumulative Belohnung maximiert.
Der Unterschied zwischen Richtlinieniteration und Werteiteration
Obwohl Richtlinieniteration und Werteiteration häufig verwendete Methoden beim Reinforcement Learning sind, gibt es offensichtliche Unterschiede in ihren Implementierungsmethoden und Zielen.
1. Implementierungsmethode
Strategieiteration ist eine strategiebasierte Methode, die durch kontinuierliche Aktualisierung der Strategie die optimale Strategie findet. Konkret besteht die Strategieiteration aus zwei Schritten: Strategiebewertung und Strategieverbesserung. Bei der Richtlinienbewertung bewerten wir die Wertfunktion jedes Staates anhand der aktuellen Richtlinie. Bei der Richtlinienverbesserung aktualisieren wir die Richtlinie basierend auf der Wertfunktion des aktuellen Status, um die Richtlinie näher an die optimale Richtlinie heranzuführen.
Wertiteration ist eine auf Wertfunktionen basierende Methode, die durch kontinuierliche Aktualisierung der Wertfunktion die optimale Strategie findet. Insbesondere aktualisiert die Wertiteration die Wertfunktion jedes Zustands iterativ, bis die Wertfunktion konvergiert. Dann können wir die optimale Strategie basierend auf der Endwertfunktion erhalten.
2. Ziel
Das Ziel der Strategieiteration ist die direkte Optimierung der Strategie und die Annäherung an die optimale Strategie durch kontinuierliche iterative Aktualisierung der Strategie. Da jedoch jede Iteration eine Richtlinienbewertung und Richtlinienverbesserung erfordert, ist der Berechnungsaufwand groß.
Das Ziel der Wertiteration besteht darin, durch Optimierung der Zustandswertfunktion die optimale Strategie zu erhalten. Es nähert sich der optimalen Wertfunktion an, indem es die Wertfunktion jedes Zustands kontinuierlich aktualisiert, und leitet dann die optimale Strategie basierend auf dieser optimalen Wertfunktion ab. Im Vergleich zur Richtlinieniteration erfordert die Wertiteration weniger Berechnungen.
3. Konvergenzgeschwindigkeit
Im Allgemeinen konvergieren Richtlinieniterationen normalerweise schneller zur optimalen Richtlinie, aber jede Iteration erfordert normalerweise mehr Berechnungen. Für die Wertiteration sind möglicherweise weitere Iterationen erforderlich, um zu konvergieren.
4. Interaktion mit anderen Techniken
Wertiteration lässt sich leichter mit Funktionsnäherungsmethoden (z. B. Deep Learning) kombinieren, da sie sich auf die Optimierung von Wertfunktionen konzentriert. Richtlinieniteration wird häufiger in Szenarien mit klaren Modellen verwendet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRichtlinieniteration und Werteiteration: Schlüsselmethoden des verstärkenden Lernens. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
