一、時間差分(TD)方法
優勢:非完整情節學習: TD不需要完整的情節,可以在線學習,適用于持續性任務。偏差-方差平衡: TD通過引入引導估計,平衡了偏差和方差,通常更穩定。效率: TD通常較MC更高效,因為它使用的數據更少。劣勢:可能的偏差: TD可能產生偏差,因為它是基于對未來回報的估計。二、蒙特卡洛(MC)方法
優勢:無偏估計: MC方法提供了對值函數的無偏估計,收斂性好。簡單: MC方法相對簡單直接,易于理解和實現。適用于離線學習: 可以從離線數據中學習,不依賴具體的環境模型。劣勢:方差較高: 由于基于完整情節的樣本,MC的方差可能較高。完整情節要求: 需要完整的情節來估計值函數,對于持續性或長情節任務可能不適合。常見問答:
Q1: TD和MC在什么場景下選擇使用?
答: TD適用于需要在線學習和持續性任務的場景,而MC則更適用于可以訪問完整情節和離線學習的環境。
Q2: MC方法的方差為何較高?
答: MC基于完整情節的樣本估計值函數,每個樣本可能帶來較大的變化,因此方差可能較高。
Q3: 為何說TD方法在偏差和方差之間取得平衡?
答: TD方法通過部分使用引導信息(基于當前策略的未來回報估計)來減少方差,但可能引入偏差,從而在偏差和方差之間取得平衡。