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沒模型時怎麼評估策略——MC、TD(0) 與 certainty equivalence|Stanford CS234 主題單元

不知道轉移機率與 reward,要怎麼估一個策略值多少?CS234 第 3 講給三個答案:Monte Carlo 直接平均整條軌跡的回報(無偏、變異大、要等 episode 結束),TD(0) 用「一步 reward+下一狀態的估計值」當目標(有偏、變異小、每一步都能更新),certainty equivalence 先估模型再做動態規劃(最省資料、最貴的計算)。第 4 講開頭的 AB 例子把差別講到最清楚:同一批資料,MC 說 V(A)=0,TD 說 V(A)=0.75。

不知道 Dynamics 時如何做 Q-learning|CMU 07-280 第 22 堂

第 22 講保留 MDP 骨架,拿掉已知 transition 與 reward 的假設;TD learning 用一步 sample 更新 value,Q-learning 再以 off-policy target 直接學最佳 action values。