现代RL中一种非详尽但有用的算法分类法。 图片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro2.html#citations-below) 强化学习算法: 参考文献 ...
强化学习 强化学习的算法分类 from: https: www.jianshu.com p a a c bee 上一篇文章回顾了强化学习的核心概念,这里继续通过Open AI 的Spinning Up项目总结强化学习 RL 的算法,通过分类和对比的方法系统介绍强化学习的算法。 . 算法分类 现代强化学习算法分类 图片来自Open AI Spinning up 项目 由于强化学习是一个更新速度非常快 ...
2020-04-07 14:17 0 6162 推荐指数:
现代RL中一种非详尽但有用的算法分类法。 图片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro2.html#citations-below) 强化学习算法: 参考文献 ...
: 在这篇论文中,我们致力于解决使用单强化学习智能体和一组参数来解决多任务问题。LMPALA(Importa ...
DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定义和应用场景 PG ...
1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计;Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...
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 ...
DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法。主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现。下面给出公式,并定义一个新的变量: \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...
1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难 ...
强化学习算法 scsn_dango 目录 RL 定义 RL基本元素 RL与其他机器学习的关系 基于值的算法 Q-learning 基于策略的算法 Policy Gradient ...