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 ...

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 ...

目录 　　强化学习中的关键概念 　　游戏案例 　　策略网络 　　策略网络的训练 　　源码实现 　　效果演示 　　参考资料 本文不再维护，请移步最新博客： https://zhuanlan.zhihu.com/p/408239932 强化学习中的关键 ...

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 ...

　　　　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 ...

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 ...

转载自https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/9324316.html Proximal Policy Optimization Algorithms ...