文献笔记:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
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 _ { ...
原文：[Reinforcement Learning] Value Function Approximation
为什么需要值函数近似 之前我们提到过各种计算值函数的方法，比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数 对于 MDP 未知的情况，可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数，为什么需要再进行值函数近似呢 其实到目前为止，我们介绍的值函数计算方法都是通过查表的方式获取的： 表中每一个状态 s 均对应一个 V s 或者每一个状态 动作 lt s, a gt 但是对于大型 ...
2018-11-01 09:46 0 1123 推荐指数：
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