[RL Notes] 分幕式 Sarsa 的函数逼近
1. 函数逼近中的动作价值 线性方法近似的价值函数为权重向量和特征向量的内积 \begin{equation} v_\pi(s) \approx \hat{v}(s, \boldsymbol{\mathrm{w}}) \doteq \boldsymbol{\mathrm{w}}^\mathsf{T} \boldsymbol{\mathrm{x}} \tag{1} \end{equation} …
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1. 函数逼近中的动作价值 线性方法近似的价值函数为权重向量和特征向量的内积 \begin{equation} v_\pi(s) \approx \hat{v}(s, \boldsymbol{\mathrm{w}}) \doteq \boldsymbol{\mathrm{w}}^\mathsf{T} \boldsymbol{\mathrm{x}} \tag{1} \end{equation} …
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1. 期望 Sarsa 回顾 Sarsa 预测算法 的更新规则 \begin{equation} Q(S_t, A_t) \leftarrow Q(S_t, A_t) + \alpha \big[ R_{t+1} + \gamma Q(S_{t+1}, A_{t+1}) – Q(S_t, A_t) \big] \tag{1} \end{equation} 其中 $S_{t+1}$ …
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