为什么需要引入决定性策略梯度? 决定性策略梯度算法对于策略函数的更新形式比较简单,就是action-value函数的期望,这种简单的形式能够在估计policy时变得更有效。 作为随机策略,在相同的策略,在同一个状态处,采用的动作是基于一个概率分布的,即是不确定的。而确定性策略则决定简单 ...
Policy Gradient Algorithms : : This blog is from:https: lilianweng.github.io lil log policy gradient algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it work ...
2019-10-02 17:34 0 336 推荐指数:
为什么需要引入决定性策略梯度? 决定性策略梯度算法对于策略函数的更新形式比较简单,就是action-value函数的期望,这种简单的形式能够在估计policy时变得更有效。 作为随机策略,在相同的策略,在同一个状态处,采用的动作是基于一个概率分布的,即是不确定的。而确定性策略则决定简单 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv: Learning, (2017) Abstract 我们提出了一系列用于RL的策略梯度方法,该方法在通过 ...
前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 实例代码 ...
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^ ...
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 ...
1 算法的优缺点 1.1 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 ...
DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值 ...
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal ...