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Bookmark or Share- 深度强化学习：value based & policy based - 知乎 - 知乎专栏本文将按照policy based/value based的分类进行介绍，其中policy based包括TRPO、PPO算法，value based包括DQN、DDQN、DDPG和TD3; 背景. 强化学习算法是通过智能体和环境之间的交互，从而对智能体决策方法进行学习的算法
- 强化学习方法总结：Value-based、Policy-based和Model-based1.基于价值（Value-based）的方法. 对 价值函数 进行建模和估计，以此为依据制定策略. 代表算法就是Q-Learning、DQN----1.1 Q-Learning 1989. Q-Learning是1989年提出来的算法，使用一个 Q矩阵 来保存已学习到的经验----1.2 DQN——Deepmind 2015
- 强化学习课程笔记之value-based方法 - CSDN博客Tabular Methods 本章通过最简单的表格型的方法（tabular methods）来讲解如何使用value_based方法求解强化学习。 Model-based 如上图所示。去跟环境交互时，只能走完完整的一条路。这里面产生了一系列的一个决策过程，这就是跟环境交互产生了一个经验。
- （深入理解）强化学习中的policy-based和value-based区别是什么？ - 知乎value-based:输入s，输出Q(s,a)后，我们要选一个动作。其选取方法是： 训练时使用epsilon-greedy（有一定探索） 测试时使用argmax Q(s,a)（确定），也就是1-greedy（确定）。 policy-based：输入s，输出p(s,a)后，我们要选一个动作。其选取方法是：
- （深入理解）强化学习中的policy-based和value-based区别是什么？基于价值（Value-based）和基于策略（Policy-based）的方法都有一个共同的目标，即最大化累积回报，但它们在实现这一目标的方式上有所不同。value-based 通过估计每个状态-动作对的 Q 值来选择动作。即最大化Q值选择动作。
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