【文章推荐】论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的阅读——强化学习中的策略梯度算法基本形式与部分证明

原文：论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的阅读——强化学习中的策略梯度算法基本形式与部分证明

最近组会汇报，由于前一阵听了中科院的教授讲解过这篇论文，于是想到以这篇论文为题做了学习汇报。论文 policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation 虽然发表的时间很早，但是确实很有影响性，属于这个领域很有里程牌的一篇论文，也是属于这个领域的研究者多少应该了解些的文章。以下给出根据自己理解做成 ...

2020-10-16 10:38 0 981 推荐指数：

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文献笔记:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation

本篇论文讨论了策略梯度方法的函数逼近问题。首先明确策略梯度的目标函数：最大化策略$\pi$下的累计回报$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t ...

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...

强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

　　　　在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是Value Based强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(Policy ...

强化学习七 - Policy Gradient Methods

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 ...

[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods

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： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通过机器学习的方法我们一旦近似了价值函数或者是动作价值函数就可以 ...

强化学习算法Policy Gradient

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 ...

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 ...

强化学习(Reinforcement Learning)

强化学习(Reinforcement Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》及其他资料，了解强化学习(Reinforcement Learning)的基本知识，并介绍相关 ...

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