Monte Carlo方法解决强化学习问题

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           来源：DeepHub IMBA 本文 约7000字 ，建议阅读 9分钟 本文深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。 这一特性极具吸引力 - 因为在实际应用中,环境模型往往是未知的,或者难以精确建模转移概率。以21点游戏为例:尽管我们完全理解游戏规则,但通过DP方法解决它将极为繁琐 - 因为需要计算各种条件概率,例如给定当前已发牌的情况下,"21点"出现的概率,再抽到一张7的概率等。而通过MC方法,可以绕过这些复杂计算,直接从游戏体验中学习。 由于不依赖模型,MC方法是无偏的。它们在概念上简单明了,易于理解,但表现出较高的方差,且不能采用迭代方式求解(即无法进 ………………………………