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 Gradient ，它是Policy Based强化学习方法，基于策略来学习。 本文参考了Sutton的强化学习 ...
2018-12-18 18:04 92 39820 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 ...
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ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action ...
。 1.2 缺点 策略梯度算法应用未来损失的return作为更新迭代的依据，即在一个回合过后，在这一回 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
