浅谈策略梯度（PG）算法
本文首发于：行者AI Policy Optimization（策略优化）是强化学习中的一大类算法，其基本思路区别于Value-based的算法。因此，很多教科书都将model-free RL分成两大类，Policy Optimization和Value-based。本系列博客将会参考 ...
原文：策略梯度理解
策略梯度 Policy gradient 是所有基于策略搜索的强化学习算法的基础，就像MDP是所有强化学习问题的基础一样。 后续提出的算法 如Actor Critic TRPO PPO DPG 都是针对策略梯度算法的缺陷提出改进，所以理解策略梯度的各种细节十分必要。 为什么要用基于策略的学习 基于策略的学习可能会具有更好的收敛性，这是因为基于策略的学习虽然每次只改善一点点，但总是朝着好的方向在改善 ...
2019-01-21 15:35 0 1141 推荐指数：
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