我正在尝试基于 Sutton & Barto's Book 实现线性梯度下降 Sarsa ，算法见下图。
但是，我很难理解算法中的某些内容:
- w 和 z 的维度是否与可以采取的不同操作数量无关？在书中看来，它们的维度等于特征的数量，我想说这与 Action 的数量无关。
- 每个 Action 都有 w 和 z 吗？另外，我在书中看不到应该是这样。
- 如果我在上面的两个项目符号中是正确的，那么我看不到索引列表 F_a 将如何依赖于操作，因此我看不到操作值函数 q_a 如何依赖于操作(请参阅标记的行算法中下面有黄色)但是 Action 值必须取决于 Action 。所以有些东西我没有得到......
我希望任何人都可以帮助我澄清这一点:)
最佳答案
w 是函数逼近器的权重向量。您要近似的函数是Q(s,a)，即 Action 值函数，它告诉您在某种状态下采取 Action 的值(value)。由您来定义权重，但是是的，您是对的，您需要考虑如何表示权重中的 Action 。一种方法可能是定义一组状态特征，然后每个操作实例化它们一次(多个单独的 w 向量)。为了方便起见，您可以将这些向量连接成一个大的 w，因为您知道只有由状态- Action 对的特征激活的权重向量 block 才会被更新。如果 Action 空间很大，则每个 Action 具有多个不相交的状态特征集会产生很大的权重，因此您可以将多个 Action 压缩为单个权重的不同标量值。如果 Action 之间的真实 Q 值很接近，您将能够表现得同样好，而且您实际上会学得更快，因为需要优化的权重更少。表示方式灵活。由你决定!
我鼓励您查看本书第二版中编写的算法(草稿可从作者的网站上获取)。注释更清晰。您发布的算法实际上是一个 lambda 返回方法，您可以在第 12 章中阅读该方法(z 是一个资格跟踪，它与 w 具有相同的维度，并且不是'对您提出的问题并不重要)。情景半梯度 Sarsa，相同的算法，减去一些花里胡哨的内容，出现在第 10.1 节中。
关于reinforcement-learning - 了解线性梯度下降 Sarsa(基于 Sutton 和 Barto)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40722683/