[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^ ...
原文：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 t infty gamma t r t s , pi right 上式是初始状态为 s 的累计回报表达式，事实上，还可以利用策略生成的平稳状态分布 d pi s 对 rho pi 进行加权： rho pi lim n rightarrow inft ...
2019-04-07 08:12 0 912 推荐指数：
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