Lelaran dasar dan lelaran nilai: kaedah utama pembelajaran pengukuhan
Lelaran dasar dan lelaran nilai ialah dua algoritma yang biasa digunakan dalam pembelajaran pengukuhan. Lelaran dasar meningkatkan prestasi ejen dengan menambah baik polisi secara berulang. Lelaran nilai mengemas kini fungsi nilai keadaan secara berulang untuk mendapatkan nilai keadaan optimum. Idea teras kedua-duanya adalah berbeza, tetapi kedua-duanya boleh memainkan peranan dalam mengoptimumkan strategi dalam tugasan pembelajaran pengukuhan.
Lelaran strategi
Lelaran strategi secara beransur-ansur menambah baik strategi melalui lelaran sehingga strategi yang stabil dicapai. Dalam lelaran dasar, dasar mula-mula dimulakan dan kemudian dipertingkatkan secara beransur-ansur melalui berbilang lelaran. Setiap lelaran terdiri daripada dua langkah: menilai strategi semasa dan menambah baik strategi semasa. Tujuan menilai strategi semasa adalah untuk mengira nilai ganjaran yang dijangkakan bagi strategi semasa, yang boleh dicapai melalui kaedah Monte Carlo atau kaedah perbezaan temporal. Tujuan penambahbaikan strategi semasa adalah untuk mencari strategi yang lebih baik untuk menggantikan strategi semasa, yang boleh dicapai melalui kaedah kecerunan dasar deterministik atau kaedah kecerunan dasar Monte Carlo.
Lelaran nilai
Lelaran nilai adalah untuk mengemas kini secara beransur-ansur fungsi nilai keadaan melalui lelaran untuk mencapai fungsi nilai keadaan yang stabil. Dalam lelaran nilai, fungsi nilai keadaan perlu dimulakan terlebih dahulu, dan kemudian fungsi itu dikemas kini secara beransur-ansur melalui berbilang lelaran. Setiap lelaran terdiri daripada dua langkah: mengira nilai ganjaran yang dijangkakan bagi fungsi nilai keadaan semasa dan mengemas kini fungsi nilai keadaan semasa. Tujuan pengiraan nilai ganjaran yang dijangkakan bagi fungsi nilai keadaan semasa adalah untuk menentukan nilai ganjaran yang dijangkakan bagi setiap keadaan, yang boleh dicapai dengan kaedah Monte Carlo atau kaedah perbezaan temporal. Kaedah Monte Carlo menganggarkan nilai ganjaran yang dijangkakan dengan mensimulasikan pelbagai pengalaman sebenar, manakala kaedah perbezaan temporal menggunakan perbezaan antara anggaran semasa dan anggaran keadaan seterusnya untuk mengemas kini nilai ganjaran yang dijangkakan. Tujuan mengemas kini fungsi nilai keadaan semasa adalah untuk mencari fungsi nilai keadaan yang lebih baik untuk menggantikan fungsi semasa, yang boleh dicapai melalui persamaan Bellman. Persamaan Bellman mengira fungsi nilai keadaan semasa dengan mengumpul ganjaran keadaan semasa dengan ganjaran yang dijangkakan keadaan seterusnya. Dengan menggunakan persamaan Bellman secara berterusan, fungsi nilai keadaan boleh dikemas kini secara beransur-ansur sehingga fungsi nilai keadaan stabil dicapai. Lelaran nilai ialah kaedah yang cekap untuk mencari dasar yang optimum dalam pembelajaran pengukuhan. Dengan mengemas kini fungsi nilai keadaan secara beransur-ansur, lelaran nilai boleh mencari dasar optimum yang memaksimumkan ganjaran terkumpul.
Perbezaan antara lelaran dasar dan lelaran nilai
Walaupun lelaran dasar dan lelaran nilai adalah kedua-dua kaedah yang biasa digunakan dalam pembelajaran pengukuhan, terdapat perbezaan yang jelas dalam kaedah dan matlamat pelaksanaannya.
1. Kaedah pelaksanaan
Lelaran strategi ialah kaedah berasaskan strategi yang mencari strategi optimum dengan mengemas kini strategi secara berterusan. Secara khusus, lelaran strategi terdiri daripada dua langkah: penilaian strategi dan penambahbaikan strategi. Dalam penilaian dasar, kami menilai fungsi nilai setiap negeri melalui dasar semasa dalam penambahbaikan dasar, kami mengemas kini dasar berdasarkan fungsi nilai keadaan semasa untuk menjadikan dasar lebih dekat dengan dasar yang optimum.
Lelaran nilai ialah kaedah berdasarkan fungsi nilai, yang mencari strategi optimum dengan mengemas kini fungsi nilai secara berterusan. Secara khusus, lelaran nilai mengemas kini fungsi nilai setiap keadaan secara berulang sehingga fungsi nilai menumpu. Kemudian, kita boleh mendapatkan strategi optimum berdasarkan fungsi nilai akhir.
2. Matlamat
Matlamat lelaran strategi adalah untuk terus mengoptimumkan strategi dan mendekati strategi optimum dengan mengemas kini strategi secara berterusan. Walau bagaimanapun, oleh kerana setiap lelaran memerlukan penilaian dasar dan penambahbaikan dasar, jumlah pengiraan adalah besar.
Matlamat lelaran nilai adalah untuk mendapatkan strategi optimum dengan mengoptimumkan fungsi nilai keadaan. Ia menghampiri fungsi nilai optimum dengan mengemas kini fungsi nilai setiap keadaan secara berterusan, dan kemudian memperoleh strategi optimum berdasarkan fungsi nilai optimum ini. Berbanding dengan lelaran dasar, lelaran nilai memerlukan kurang pengiraan.
3. Kelajuan penumpuan
Secara umumnya, lelaran dasar biasanya menumpu kepada dasar optimum dengan lebih cepat, tetapi setiap lelaran biasanya memerlukan lebih banyak pengiraan. Lelaran nilai mungkin memerlukan lebih banyak lelaran untuk menumpu.
4. Interaksi dengan teknik lain
Lelaran nilai lebih mudah digabungkan dengan kaedah penghampiran fungsi (seperti pembelajaran mendalam) kerana ia memfokuskan pada mengoptimumkan fungsi nilai. Lelaran dasar lebih biasa digunakan dalam senario dengan model yang jelas.
Atas ialah kandungan terperinci Lelaran dasar dan lelaran nilai: kaedah utama pembelajaran pengukuhan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Laporan Indeks Perisikan Buatan 2025 yang dikeluarkan oleh Stanford University Institute for Manusia Berorientasikan Kecerdasan Buatan memberikan gambaran yang baik tentang revolusi kecerdasan buatan yang berterusan. Mari kita menafsirkannya dalam empat konsep mudah: kognisi (memahami apa yang sedang berlaku), penghargaan (melihat faedah), penerimaan (cabaran muka), dan tanggungjawab (cari tanggungjawab kita). Kognisi: Kecerdasan buatan di mana -mana dan berkembang pesat Kita perlu menyedari betapa cepatnya kecerdasan buatan sedang berkembang dan menyebarkan. Sistem kecerdasan buatan sentiasa bertambah baik, mencapai hasil yang sangat baik dalam ujian matematik dan pemikiran kompleks, dan hanya setahun yang lalu mereka gagal dalam ujian ini. Bayangkan AI menyelesaikan masalah pengekodan kompleks atau masalah saintifik peringkat siswazah-sejak tahun 2023

Meta's Llama 3.2: Lompat ke hadapan dalam Multimodal dan Mobile AI META baru -baru ini melancarkan Llama 3.2, kemajuan yang ketara dalam AI yang memaparkan keupayaan penglihatan yang kuat dan model teks ringan yang dioptimumkan untuk peranti mudah alih. Membina kejayaan o

Landskap AI minggu ini: Badai kemajuan, pertimbangan etika, dan perdebatan pengawalseliaan. Pemain utama seperti Openai, Google, Meta, dan Microsoft telah melepaskan kemas kini, dari model baru yang terobosan ke peralihan penting di LE

Ilusi yang menghiburkan sambungan: Adakah kita benar -benar berkembang dalam hubungan kita dengan AI? Soalan ini mencabar nada optimis Simposium MIT Media Lab "yang memajukan AI (AHA)". Manakala acara itu mempamerkan cutting-EDG

Pengenalan Bayangkan anda seorang saintis atau jurutera menangani masalah kompleks - persamaan pembezaan, cabaran pengoptimuman, atau analisis Fourier. Kemudahan penggunaan dan kemampuan grafik Python menarik, tetapi tugas -tugas ini menuntut alat yang berkuasa

Meta's Llama 3.2: Powerhouse AI Multimodal Model multimodal terbaru Meta, Llama 3.2, mewakili kemajuan yang ketara dalam AI, yang membanggakan pemahaman bahasa yang dipertingkatkan, ketepatan yang lebih baik, dan keupayaan penjanaan teks yang unggul. Keupayaannya t

Jaminan Kualiti Data: Pemeriksaan Automatik dengan Dagster dan Harapan Hebat Mengekalkan kualiti data yang tinggi adalah penting untuk perniagaan yang didorong data. Apabila jumlah data dan sumber meningkat, kawalan kualiti manual menjadi tidak cekap dan terdedah kepada kesilapan.

Main Frames: Wira Unsung Revolusi AI Walaupun pelayan cemerlang dalam aplikasi tujuan umum dan mengendalikan pelbagai pelanggan, kerangka utama dibina untuk tugas tinggi, misi kritikal. Sistem yang kuat ini sering dijumpai di Heavil


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa