增強學習筆記 第九章 On-Policy預測的近似
對於狀態空間太大的問題，表格類方法無法存儲這麽大的價值表，也沒有辦法窮盡這麽多的狀態。考慮到很多狀態是相似的，知道一個狀態的價值也就大概知道類似狀態的價值，因此可以采用函數近似的方法，函數近似是監督學習的一個應用。
這一章我們主要做價值函數的近似。我們定義一個N維參數$\boldsymbol \theta$, N比狀態數量小很多，$\theta$可以是線性規劃的權重，也可以是神經網絡的權重，還可以是決策樹的分叉點。得到$v_{\pi}(s)\approx \hat v(s,\boldsymbol \theta)$
增強學習筆記 第九章 On-Policy預測的近似
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