本文主要是介绍学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 3.1节 蒙特卡罗法简介
- 3.2节 蒙特卡罗策略评估
- 3.3节 蒙特卡罗强化学习
- 3.4节 异策略蒙特卡罗法
本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践
3.1节 蒙特卡罗法简介
在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法。
如果状态转移概率是已知的，则是基于模型的方法。如果状态转移概率是未知的，则是免模型的方法。动态规划方法无法求解倒立摆问题，即无法处理没有状态转移概率的问题。蒙特卡罗法可以求解。
无偏估计量的理解参考：什么叫估计量的无偏性？一致性？有效性？、也可以参考下图（链接不好找，直接截图了）：
3.2节 蒙特卡罗策略评估
法1：ML拟合模拟数据法：本节不讲应用机器学习算法学习一个转移概率（这种方法是模拟出大量的数据，即下图中列出来的数据，然后使用一些ML如监督学习的方法来学习出P_head(s'|s,a)）
法2：免模型强化学习法（即蒙特卡罗方法）
一个经历完整的MDP序列称为一次采样
3.3节 蒙特卡罗强化学习
3.4节 异策略蒙特卡罗法
这篇关于学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
