强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)
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 ...
原文：增强学习笔记 第十三章 策略梯度方法
我们通过参数 定义偏好函数 h s,a, theta ，通过h的softmax表示 pi a s ，然后根据 pi a,s 计算优劣度 eta theta v pi theta s ，最后，通过计算 eta 对 theta 的梯度，来实现 theta 的更新。 . 策略梯度定理 定义策略优劣度： eta theta v pi theta s 可以证明： 注意上面证明过程中 d pi s displ ...
2017-10-08 22:33 0 1284 推荐指数：
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