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强化学习之Eligibility Traces

Eligibility Traces

 Eligibility traces是Reinforcement Learning中的一个基本机制。TD( λ )算法中的 λ 指的就是对Eligibility traces的运用。几乎所有的TD算法，包括Q Learning、Sarsa算法，可以结合Eligibility trace得到一个通用的能更有效学习的方法。
  可以从两种视角看待Eligibility trace，一种是forward（theoretical）的视角，另一种是backward（mechanical）的视角。顾名思义，forward即为向前看，backward即为向后看。forward的方式因其计算量较大，故在真正实践时都是用的backward的方式实现。

n-Step TD prediction

强化学习之Eligibility Traces_第1张图片
 图上是TD(1-step)…TD(n-step)、蒙特卡罗的backup图。target分别是：

G(1)t=Rt+1+γV(St+1)

G(2)t=Rt+1+γV(St+1)+γ2V(St+2)

...

G(n)t=Rt+1+γV(St+1)+γ2V(St+2)+...+γn−1Rt+n+γnV(St+n)

 当episode在n步之前终止，则 G(n)t=G(T−t)t=Gt

Forward view of TD( λ )

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