强化学习（九）：策略梯度
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 ...
原文：强化学习_PolicyGradient（策略梯度）_代码解析
使用策略梯度解决离散action space问题。 一 导入包，定义hyper parameter 二 PolicyGradient Agent的构造函数： 设置问题的状态空间维度，动作空间维度 序列采样的存储结构 调用创建用于策略函数近似的神经网络的函数，tensorflow的session 初始或神经网络的weights和bias。 三 创建神经网络： 这里使用交叉熵误差函数，使用神经网络计算 ...
2019-05-26 16:37 0 758 推荐指数：
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