一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action 无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据 greedy policy以 的概率选择使得action value 最大的action,action 的选择都离不开action value 的计算 。即没有action val ...
2018-11-17 14:16 0 1068 推荐指数：
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 ...
1 算法的优缺点 1.1 优点 在DQN算法中，神经网络输出的是动作的q值，这对于一个agent拥有少数的离散的动作还是可以的。但是如果某个agent的动作是连续的，这无疑对DQN算法是一个 ...
目录 强化学习中的关键概念 游戏案例 策略网络 策略网络的训练 源码实现 效果演示 参考资料 本文不再维护，请移步最新博客： https://zhuanlan.zhihu.com/p/408239932 强化学习中的关键 ...
Gradient)，它是Policy Based强化学习方法，基于策略来学习。 本文参考了Sut ...
在之前的强化学习文章里，我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习，其解法包括value iteration和policy iteration，这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P，而在实际应用中，我们很难具体知道转移概率P。伴随着这类问题的产生，Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际 ...
最近组会汇报，由于前一阵听了中科院的教授讲解过这篇论文，于是想到以这篇论文为题做了学习汇报。论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》虽然发表的时间很早，但是确实很有影响性 ...
【导语】：在深度强化学习第四篇中，讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式，本文用PyTorch简单实现以下，并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 \[\theta ...
