[强化学习论文笔记(3)]:DRQN
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 论文地址 DRQN 笔记 DQN 每一个decision time 需要该时刻前４个frame 来获得完整的状态信息。但是有的游戏四张图片也不能获取完整的状态信息。所以这篇论文 ...
原文：[强化学习论文笔记(1)]:DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL 尤其是supervised learning 需要大量的labelled training data, 强化学习只有一个sc ...
2019-12-30 22:50 0 719 推荐指数：
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Deterministic Policy Gradient Algorithms 论文地址 DPG 笔记 出发点 首先最开始提出的policy gradient 算法是 stochastic的。 这里的随机是指随机策略\(\pi_\theta(a|s)=P[a|s,;\theta ...
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