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 ABSTRACT SAC是用于连续动作设置的最先进的RL算法，不适用于离散动作设置。但是，许多重要的设置都涉及离散动作，因此，在这里我们导出了适用于离散动作设置的SAC算法的替代版本。然后，我们证明了，即使没有任何超参数调整，它在Atari套件中精选的游戏中也可以与调整后的无模型最新技术相媲美。 Introduction RL近年来取得了 ...
2020-11-14 15:31 0 504 推荐指数：
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！ 论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758，https://zhuanlan.zhihu.co ...
我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法：Actor-Criti ...
这篇文章： https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80774384 可以好好温习，包括代码，基本看懂了。 ...
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一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法 ...
Github：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 论文Blog：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments - 穷酸秀才大艹包 ...
MADDPG原文链接 OpenAI blog DDPG链接 目录 一、摘要 二、效果展示 三、方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 ...
Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法，即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$，再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g. ...
