DRL 教材 Chpater 策略梯度方法 Policy Gradient Methods 前面介绍了很多关于 state or state action pairs 方面的知识，为了将其用于控制，我们学习 state action pairs 的值，并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作 这种形式的方法称为：action value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 acti ...
2016-08-01 14:19 0 2007 推荐指数：
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是Value Based强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(Policy ...
最近组会汇报，由于前一阵听了中科院的教授讲解过这篇论文，于是想到以这篇论文为题做了学习汇报。论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》虽然发表的时间很早，但是确实很有影响性 ...
上一篇博文的内容整理了我们如何去近似价值函数或者是动作价值函数的方法： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通过机器学习的方法我们一旦近似了价值函数或者是动作价值函数就可以 ...
一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action ...
本篇论文讨论了策略梯度方法的函数逼近问题。首先明确策略梯度的目标函数：最大化策略$\pi$下的累计回报$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t ...
Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient ...
