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（九）：策略梯度
Policy Gradient Methods 之前学过的强化学习几乎都是所谓的 行动 价值 方法，也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值，之后在每个状态，根据当每个动作的估计价值进行选择。这种方法可看成是一种 间接 的方法，因为强化学习的目标是如何决策，这些方法把每个动作的价值作为指标，来辅助决策。这类方法是一种很直观的，很容易理解的思维方式。当然还有另一种更 直接 的方法，即不使用 ...
2018-08-13 00:10 0 1981 推荐指数：
相关推荐
强化学习(David Silver)7：策略梯度算法
1、简介 1.1、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 ...
强化学习入门笔记系列——策略梯度与PPO算法
什么是策略梯度方法？ 策略梯度方法是相对于动作价值函数的另一类强化学习思路。在基于动作价值函数的 ...
强化学习_PolicyGradient（策略梯度）_代码解析
使用策略梯度解决离散action space问题。 一、导入包，定义hyper parameter 二、PolicyGradient Agent的构造函数： 1、设置问题的状态空间维度，动作空间维度； 2、序列采样的存储结构； 3、调用创建用于策略函数近似的神经网络 ...
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 ...
强化学习-策略迭代
1. 前言 在强化学习-MDP(马尔可夫决策过程)算法原理中我们已经介绍了强化学习中的基石--MDP，本文的任务是介绍如何通过价值函数，去寻找到最优策略，使得最后得到的奖励尽可能的多。 2. 回顾MDP 通过学习MDP我们得到了2个Bellman公式： 状态值函数 ...
强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法（从原理到代码实现）
强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 （从原理到代码实现） 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属：REINFORCE 算法，已经广泛的应用于各种计算机视觉任务 ...
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)
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 ...