強化學習（五）—— 策略梯度及reinforce算法
1 概述 在該系列上一篇中介紹的基於價值的深度強化學習方法有它自身的缺點，主要有以下三點： 1）基於價值的強化學習無法很好的處理連續空間的動作問題，或者時高維度的離散動作空間，因為通過價值更新策略時是需要對每個動作下的價值函數的大小進行比較的，因此在高維或連續的動作空間下是很難 ...
原文：強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法（從原理到代碼實現）
強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法 從原理到代碼實現 : : 最近在看policy gradient algorithm, 其中一種比較經典的算法當屬：REINFORCE 算法，已經廣泛的應用於各種計算機視覺任務當中。 REINFORCE 算法原理推導 Pytorch 代碼實現 該圖像來自於：https: github.com JamesChuanggg pytorch REINF ...
2017-03-26 16:04 0 10644 推薦指數：
相關推薦
強化學習（九）：策略梯度
Policy Gradient Methods 之前學過的強化學習幾乎都是所謂的‘行動－價值’方法，也就是說這些方法先是學習每個行動在特定狀態下的價值，之后在每個狀態，根據當每個動作的估計價值進行選擇。這種方法可看成是一種‘間接’的方法，因為強化學習的目標是如何決策，這些方法把每個動作的價值 ...
強化學習(David Silver)7：策略梯度算法
1、簡介 1.1、PolicyBased方法優劣 優勢： 更好的收斂特性 在高維或者連續的action空間里面有效 可以學習隨機策略 劣勢： 收斂到局部最優，而非全局最優 policy估計訓練慢、高方差，有時候沒有值函數有效:ValueBased方法使用Max貪心優化跑得快; 策略 ...
強化學習入門筆記系列——策略梯度與PPO算法
什么是策略梯度方法？ 策略梯度方法是相對於動作價值函數的另一類強化學習思路。在基於動作價值函數的 ...
強化學習_PolicyGradient（策略梯度）_代碼解析
使用策略梯度解決離散action space問題。 一、導入包，定義hyper parameter 二、PolicyGradient Agent的構造函數： 1、設置問題的狀態空間維度，動作空間維度； 2、序列采樣的存儲結構； 3、調用創建用於策略函數近似的神經網絡 ...
學習筆記TF037:實現強化學習策略網絡
強化學習(Reinforcement Learing)，機器學習重要分支，解決連續決策問題。強化學習問題三概念，環境狀態(Environment State)、行動(Action)、獎勵(Reward)，目標獲得最多累計獎勵。強化學習模型根據環境狀態、行動和獎勵，學習出最佳策略，以最終結果為目標 ...
強化學習-策略迭代代碼實現
1. 前言 今天要重代碼的角度給大家詳細介紹下策略迭代的原理和實現方式。本節完整代碼GitHub。 我們開始介紹策略迭代前，先介紹一個蛇棋的游戲 它是我們后面學習的環境，介紹下它的規則： 玩家每人擁有一個棋子，出發點在圖中標為“1”的格子處。 依次擲骰子，根據骰子的點數將自 ...
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)
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 ...