Value Function Approximation
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如何将强化学习应用到大的数据集
- 希望使用value function进行归纳法，因为表格记录函数值收到状态数量限制。
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学习这种总结归纳法，使用有效方法估计函数值。
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- 建立新的函数逼近value function，包含自己设定的权重w，同时可以估计所有位置的状态。
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采用MC或者TD方法，更新逼近函数。
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类似一个黑盒子，输入s和a，调整w，训练逼近函数，类似于神经网络。
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内部是什么样的呢，索性用机器学习思想设计逼近函数。
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- 逼近函数需要知道梯度来进行更新。
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独立同分布训练数据在这里并不适用。
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Incremental Methods
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从梯度下降开始，下图介绍梯度下降法。
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- 使用梯度下降法逼近value function。
- 假设这是一个监督学习，我们能够得到真实的value function
，则可以通过减小误差的方法进行梯度下降，从而更新参数。
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假设我们有一个特质向量，每一个维度表示某一特征表示。
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- 使用神经网络的黑盒子模型进行非线性逼近来估计value function。
- 线性value function逼近，即假设value function和特征向量是线性关系。
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同样的，使用梯度下降的方式更新参数w。（这页ppt最后一行）
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上节课讲的表格查找法其实是线性value function逼近的一种特殊形式。也是状态矩阵乘权重向量，得到Q-table
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实际怎么做的
- 实际上我们没有监督者告诉我们实际
，所以我们用MC或者TD方法估计实际的value function，同样的使用梯度下降方式进行参数更新。
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用MC方法进行value function 逼近。
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- 同样的，使用TD方法进行vlaue function逼近。
是TD error。
- 为什么只做目标函数的梯度，因为实际上没有做真的TD运算，只是直接信任，并没有反过来估计真实样本。
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value function的逼近控制
- 同样的，只评估部分样本节约时间。
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上节课提到的，我们需要做policy Iteration，如果我们估计直接估计Q，我们就没有模型的限制，同时还可以做贪心行为。
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- 所以我们想要构造函数逼近实际的
从而使用梯度下降方法更新梯度。
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还是从最简单的线性假设入手。
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- 同样的可以使用TD算法估计
，利用梯段下降进行更新。
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像小车车游戏就更适合用TD方法更新。
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3如果非线性，需要很多辅助函数，会造成离散，无法收敛。
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括号表示因为使用了贪婪策略，会震荡。
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Batch Methods
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- 目前我们只是简单地使用的梯度下降的方法，但并没有最大化的使用，找到了最好的但不是最合适的函数值，所以我们期望找到最合适的函数值。
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所以我们用Batch methods的方法，学习已经建立的经验库 。
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最小二乘法，学习经验数据库。
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- 经验回放 把训练过的东西保留在训练资料库中，然后类似监督学习标准的学习。
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进行梯度下降，直到找到最小均方误差。
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DQN
- TD不适用于神经网络。
- 经验回放能够稳定你的神经网络，打破了混合之间的联系，消除之间潜在的关联，让出现顺序随机化，反而能够更加稳定的更新。
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运用两套不同的参数向量，冻结下老的神经网络，试图储存下所有看过的信息，之后用目标对冻结的神经网络进行参数给与，获得更加稳定的参数更新。
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线性最小二乘法
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