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] Policy Gradient Methods
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通过一些策略进行控制，比如 epsilon greedy。 那么我们简单回顾下 RL 的学习目标：通过 agent 与环境进行交互，获取累计回报最大化。既然我们最 ...
2018-11-02 09:52 1 3677 推荐指数：
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