強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
DRL 教材 Chpater 策略梯度方法 Policy Gradient Methods 前面介紹了很多關於 state or state action pairs 方面的知識,為了將其用於控制,我們學習 state action pairs 的值,並且將這些值函數直接用於執行策略和選擇動作 這種形式的方法稱為:action value methods. 下面要介紹的方法也是計算這些 acti ...
2016-08-01 14:19 0 2007 推薦指數:
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
在前面講到的DQN系列強化學習算法中,我們主要對價值函數進行了近似表示,基於價值來學習。這種Value Based強化學習方法在很多領域都得到比較好的應用,但是Value Based強化學習方法也有很多局限性,因此在另一些場景下我們需要其他的方法,比如本篇討論的策略梯度(Policy ...
最近組會匯報,由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文,於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早,但是確實很有影響性 ...
上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法: \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通過機器學習的方法我們一旦近似了價值函數或者是動作價值函數就可以 ...
一.前言 之前我們討論的所有問題都是先學習action value,再根據action value 來選擇action(無論是根據greedy policy選擇使得action value 最大的action,還是根據ε-greedy policy以1-ε的概率選擇使得action ...
本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數:最大化策略$\pi$下的累計回報$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t ...
Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient ...