强化学习(十四) Actor-Critic
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。 在本篇 ...
原文：强化学习--Actor-Critic---tensorflow实现
完整代码：https: github.com zle Reinforcement Learning Game Policy Gradient 可以直接预测出动作，也可以预测连续动作，但是无法单步更新。 QLearning先预测出Q值，根据Q值选动作，无法预测连续动作 或者动作种类多的情况，但是可以单步更新。 一句话概括 Actor Critic 方法: 结合了 Policy Gradient Ac ...
2019-01-09 12:12 0 1005 推荐指数：
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