Deep Learning专栏--强化学习之Q-Learning与DQN（2）
在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程，MDP可以对强化学习的问题进行建模，Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中，我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$，因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...
原文：Deep Learning专栏--强化学习之从 Policy Gradient 到 A3C（3）
在之前的强化学习文章里，我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习，其解法包括value iteration和policy iteration，这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P，而在实际应用中，我们很难具体知道转移概率P。伴随着这类问题的产生，Q Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P，实现了强化学习在大多数实际场景中的应用。但是，在很多情况下，诸多场景下的环境状态比较复 ...
2019-03-30 16:04 0 763 推荐指数：
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