强化学习（五）—— 策略梯度及reinforce算法
1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点，主要有以下三点： 1）基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题，或者时高维度的离散动作空间，因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的，因此在高维或连续的动作空间下是很难 ...
原文：强化学习(David Silver)7：策略梯度算法
简介 . PolicyBased方法优劣 优势： 更好的收敛特性 在高维或者连续的action空间里面有效 可以学习随机策略 劣势： 收敛到局部最优，而非全局最优 policy估计训练慢 高方差，有时候没有值函数有效:ValueBased方法使用Max贪心优化跑得快 策略梯度方法在梯度方向走得慢 . Policy方法的优化目标 这里有三个: 形式都没有看懂 . Policy方法的优化算法 非梯度 ...
2017-10-20 19:52 0 1060 推荐指数：
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