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machine-learning - 首次访问与每次访问 Monte Carlo

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-05 07:29:22

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我最近一直在研究强化学习。为此，我一直在阅读萨顿的名著，但还有一些我还没有完全理解的地方。

对于蒙特卡洛学习，我们可以在首次访问和每次访问算法之间进行选择，并且可以证明两者都渐进地收敛到正确的解决方案。但我想两者之间是有区别的(我理解定义上的区别，但我不明白每种方法的缺点是什么)。我是否应该在某些情况下使用首次访问，有时使用最后一次访问？

非常感谢，贾兹

最佳答案

根据我的个人经验，我注意到首次访问蒙特卡洛收敛得更快，并且对于控制问题在更少的迭代中获得最优策略。

我不确定是否存在对两者收敛速度的数学分析，但由于大数定律，它们都会收敛到真实均值。

关于machine-learning - 首次访问与每次访问 Monte Carlo，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52832180/

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