David Silver Lecture 4 (2)（Model

前言：在本节，我们首先介绍 算法。其次，我们将说明 算法的前向视角（Forward-view）以及后向视角（Backward View）。

1. 算法介绍。

上一节中介绍的 算法，指的是只通过当前这一步实际得到的反馈来更新我的value值， 即。 如果根据后续步实际得到的反馈来更新我的value值的话，则变成了算法。 算法可以表示成如下形式：

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从图中我们可以看出， 中表示的是向后看的深度。如果我们将增加，一直增加到最后的终止步骤，则 算法变成了MC算法。

向后看步的返回值可以计算如下：

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将向后看步的返回值书写成如下形式：

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则的更新公式如下：

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我们接下来面临的问题是，我们能否有效的综合性的考虑在取不同值时，所有的 ，从而更有效的利用bootstraping 来提升 value function 呢？为了解决这个问题，引出了策略。
可以用下图来说明：

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考虑了所有的步返回值 \cdots G_t^{(n)}，并为每一个 \cdots G_t^{(n)}分配了一个权重。 的计算公式如下所示：

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利用，值函数的更新公式如下所示：

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2. 算法的前向视角和后向视角。

在上述提到的 算法中，我们可以发现 被分配的权重是,， 权重的大小随着与(也可以被认为是时间)的关系以衰减，如下图所示：

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为了计算，我们需要从当前状态和当前时刻开始，向后看去，得到所有的 。这就像是一个前向视角，如下图所示：

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而 计算 的一个显著缺点就是， 和MC一样，也需要在完整的序列(episodes)。

为了能够在不完整的序列(episode)的情况下仍能够计算，我们考虑采用称为后向视角的方法。
在介绍后向视角之前，首先介绍一个“资格迹”（Eligibility Traces）的概念：
观察下图，到底是铃声响还是灯亮导致的闪电呢？

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直观上有两种想法：1）从频率的角度取考虑，则铃响的频率更高（3/4），因此可以认为是铃响导致的闪电；2）从时间的角度考虑，则是灯亮导致的闪电。而资格迹同时考虑了上述两种想法，资格迹的计算如下：
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在上图中， image.png

这就像是一个后向视角，即把当前时刻当作终止时刻，回过头去看之前所有发生的状态，以及发生状态的时间，然后利用过去的状态信息来更新值函数，如下图所示：

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采用资格迹进行更新值函数之后，可以证明出当时， 的值函数更新方式与采用资格迹进行值函数更新是相同的，即：

而当时， 采用资格迹进行值函数更新等价于每访MC的更新方式，即完全等价于MC的函数值更新。

下面我们讨论一下前向和后向之间的关系。
假设在一个episode中，只在时刻， 访问到了状态一次，则资格迹的更新如下式：

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则后向 的进行更新的累计在线误差计算如下：

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在上式中我们看出，后向的更新的累计在线误差实际上等于前向的更新的误差，再次看一下后向的更新公式：

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和前向 image.png

我们从上式可以看出，实际上后向是在一个episode中不断地更新累计误差，但是在最终episode结束时，取得的效果与前向 的效果相同。最终后向 与前向的关系如下图：

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