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强化学习百科
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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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第二部分 · 无模型学习
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蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法
不需要模型,用采样回报的平均估计
V
V
V
与
Q
Q
Q
。本章讨论首次访问与每次访问、on-policy 与 off-policy(重要性采样)的蒙特卡洛控制,以及方差问题。
本章要点
Section titled “本章要点”
无偏但高方差,需要回合结束
重要性采样的方差可能无界
加权重要性采样以偏差换方差