Q学习和策略梯度方法之间有什么关系？

据我了解，Q学习和策略梯度（PG）是用于解决RL问题的两种主要方法。Q学习旨在预测在某种状态下采取的某种行动的回报，而政策梯度则直接预测了行动本身。

但是，这两种方法对我来说似乎都是相同的，即，预测一个动作的最大回报（Q学习）等同于预测直接采取该动作的概率（PG）。损失向后传播的方式是否有所不同？

但是，这两种方法对我来说似乎是相同的，即预测动作的最大回报（Q学习）等同于预测直接采取动作的概率（PG）。

从理论上讲，这两种方法都是由“ 马尔可夫决策过程”构造驱动的，因此使用相似的符号和概念。此外，在简单的可解决环境中，您应该期望两种方法都能产生相同或至少等效的最佳策略。

但是，它们实际上在内部是不同的。两种方法之间最根本的区别在于，在学习过程中和作为输出（学习的策略）时，它们如何选择行动。在Q学习中，目标是通过找到最大值从一组离散的动作中学习单个确定性动作。通过策略梯度和其他直接策略搜索，目标是学习从状态到操作的映射，该映射可以是随机的，并且可以在连续的操作空间中工作。

结果，策略梯度方法可以解决基于价值的方法不能解决的问题：

• 大型连续动作空间。但是，使用基于值的方法，仍然可以通过离散化来近似-这并不是一个坏选择，因为在实践中，策略梯度中的映射函数必须是某种近似值。

• 随机政策。基于价值的方法不能解决最优策略是随机的，需要特定概率的环境，例如剪刀/纸/石头。那是因为在Q学习中没有控制动作概率的可训练参数，TD学习中的问题表述假设确定性主体可以是最佳的。

但是，基于价值的方法（例如Q学习）也具有一些优点：

• $p(a \mid s, \theta)$$\theta$

• 速度。引导学习的TD学习方法通​​常比必须纯粹从环境中采样以评估进度的方法要快得多。

您可能还想使用一种或其他方法还有其他原因：

• 您可能想知道流程正在运行时的预期收益，以帮助与代理相关联的其他计划流程。

• 问题的状态表示可以更容易地将其自身应用于值函数或策略函数。价值函数可能与状态之间的关系非常简单，而政策函数则非常复杂且难以学习，反之亦然。

一些最先进的RL解算器实际上同时使用了这两种方法，例如Actor-Critic。这结合了价值和政策梯度方法的优势。