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第一卷 · 基础与问题设定
第二卷 · 表格方法与动态规划
第三卷 · 值函数方法
第四卷 · 策略梯度与 Actor-Critic
第五卷 · 基于模型的 RL 与规划
第六卷 · 探索与内在动机
第七卷 · 离线 RL 与模仿学习
第八卷 · 多智能体与博弈
第九卷 · RL 与大语言模型
第十卷 · 分层、目标与元学习
第十一卷 · 工程与系统
第十二卷 · 应用
术语表
参考文献与延伸阅读
导读
第一部分 · 动态规划
策略迭代与值迭代
第二部分 · 无模型学习
蒙特卡洛方法
时序差分:TD(0)、SARSA 与 Q-learning
多臂老虎机
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第二卷 · 表格方法与动态规划
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第一部分 · 动态规划
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策略迭代与值迭代
策略迭代与值迭代
策略迭代交替进行策略评估与贪心改进;值迭代直接迭代 Bellman 最优算子。本章给出两者的收敛性、复杂度,以及广义策略迭代(GPI)这一统一视角。
本章要点
Section titled “本章要点”
策略迭代步数少但每步贵,值迭代反之
GPI:评估与改进交替进行、不必做到收敛
异步 DP 与优先级扫描
相关阅读
Section titled “相关阅读”
价值函数与 Bellman 方程