强化学习（五）—— 策略梯度及reinforce算法
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 ...
原文：强化学习入门笔记系列——策略梯度与PPO算法
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发，在小组学习资料的基础上，由浅入深地对知识进行总结和整理，今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系，谢谢 策略梯度相关概念 什么是策略梯度方法 策略梯度方法是相对于动作价值函数的另一类强化学习思路。在基于动作价值函数的方法中，我们 ...
2020-10-29 23:41 0 860 推荐指数：
相关推荐
强化学习（九）：策略梯度
Policy Gradient Methods 之前学过的强化学习几乎都是所谓的‘行动－价值’方法，也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值，之后在每个状态，根据当每个动作的估计价值进行选择。这种方法可看成是一种‘间接’的方法，因为强化学习的目标是如何决策，这些方法把每个动作的价值 ...
强化学习入门笔记系列——DQN算法
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发，在小组学习资料的基础上，由浅入深地对知识进行总结和整理，今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系，谢谢 DQN算法基本原理 ...
强化学习入门笔记系列——DDPG算法
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发，在小组学习资料的基础上，由浅入深地对知识进行总结和整理，今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系，谢谢 DDPG算法基本概念 ...
强化学习(David Silver)7：策略梯度算法
1、简介 1.1、PolicyBased方法优劣 优势： 更好的收敛特性 在高维或者连续的action空间里面有效 可以学习随机策略 劣势： 收敛到局部最优，而非全局最优 policy估计训练慢、高方差，有时候没有值函数有效:ValueBased方法使用Max贪心优化跑得快; 策略 ...
强化学习入门之智能走迷宫-策略迭代算法
0x00 机器学习基础 机器学习可分为三类 监督学习 无监督学习 强化学习 三种学习类别的关键点 监督学习需要人为设置参数，设置好标签，然后将数据集分配到不同标签。 无监督学习同样需要设定参数，对无标签的数据集进行分组。 强化学习需要人为设置初始参数 ...
强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法（从原理到代码实现）
强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 （从原理到代码实现） 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属：REINFORCE 算法，已经广泛的应用于各种计算机视觉任务 ...
深度强化学习——ppo(待重写)
PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新，本文章提出了一个新的目标函数，该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶 ...