Was ist der Unterschied zwischen dem Erlernen einer Wertfunktion und einer Politik zur Stärkung des Lernens?
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Im Bereich des Regressionslernens (RL) sind eine Wertfunktion und eine Politik zwei Schlüsselbegriffe, die verwendet werden, um das Verhalten eines Agenten in einer Umgebung zu modellieren. Eine Wertfunktion ist ein Mapping von Zuständen (oder Zustand-Action-Paare) zu einem skalaren Wert, der die erwartete Rendite oder langfristige Belohnung darstellt, die ein Agent durch eine bestimmte Politik erwarten kann. Die Wertfunktion liefert ein Maß dafür, wie "gut" ein Zustand oder Zustand-Action-Paar ist, und es wird verwendet, um das Verhalten des Agenten zu lenken, indem es ihm hilft, Maßnahmen zu wählen, die zu Staaten mit hoher erwarteter Rendite führen. Es gibt zwei Haupttypen von Wertfunktionen: Zustand-Wert-Funktionen und Aktion-Wert-Funktionen. State-Value-Funktionen repräsentieren die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand, während Aktion-Wert-Funktionen die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand und eine spezifische Aktion darstellen. Eine Politik, auf der anderen Seite, ist ein Mapping von Staaten zu Maßnahmen, die die Maßnahmen definieren, die ein Agent in jedem Zustand nehmen sollte.
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Vielen Dank für die ausführliche Erklärung. Ich habe gerade angefangen, über das Wiederaufforstungslernen während meines Studiums zu lernen und bin immer noch darum bemüht, Sinn für Ihre Erklärung zu machen. Können Sie den Unterschied noch einmal erklären, aber dieses Mal die Sprache vereinfachen und vielleicht ein Beispiel geben?
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Sicher, ich bin glücklich, es zu tun, hier gehen Sie: In Verstärkung Lernen, eine Wertfunktion stellt die erwartete langfristige Belohnung eines Zustandes oder eines Zustand-Action-Paare, während eine Politik ist ein Mapping von Staaten zu Aktionen, die die Aktionen eines Agenten in verschiedenen Zuständen definiert. Hier ist ein Beispiel: Stellen Sie sich einen Roboter versuchen, zu einem Ziel in einem Labyrinth zu navigieren. Die Wertfunktion würde einen numerischen Wert jedem Zustand im Labyrinth zuweisen (z.B., wie nahe der Roboter ist, um das Ziel), zeigt, wie gut es für den Roboter ist, in diesem Zustand zu sein. Die Politik, auf der anderen Seite würde diktieren, welche Aktion der Roboter in jedem Zustand nehmen sollte (z.B. nach links drehen, rechts drehen, geradeaus gehen) um das Ziel zu erreichen. So gibt die Wertfunktion eine Schätzung, wie wertvoll jeder Zustand ist, während die Politik bestimmt die beste Aktion in jedem Zustand zu ergreifen, um das Ziel zu erreichen. Lassen Sie mich wissen, wenn dies klar ist, sonst werde ich glücklich sein, ein anderes Beispiel zu geben.
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