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 ...
強化學習讀書筆記 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 , , 參照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and And ...
2017-03-26 21:54 0 14365 推薦指數:
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 ...
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 ...
DRL 教材 Chpater 11 --- 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 ...
強化學習讀書筆記 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...
強化學習讀書筆記 - 09 - on-policy預測的近似方法 參照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 強化學習讀書筆記 ...
強化學習讀書筆記 - 10 - on-policy控制的近似方法 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 參照 ...
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 ...
強化學習讀書筆記 - 11 - off-policy的近似方法 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 參照 ...