强化学习七 - Policy Gradient Methods
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 ...
原文：强化学习算法Policy Gradient
算法的优缺点 . 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算法是一个巨大的挑战，为了解决这个问题，前辈们将基于值的方法改成了基于策略的方法，即输出动作的概率。 . 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，在这一回合中，若执行的某一动作的动作价 ...
2019-04-17 13:03 0 519 推荐指数：
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