強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)
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 ...
原文：增強學習筆記 第十三章 策略梯度方法
我們通過參數 定義偏好函數 h s,a, theta ，通過h的softmax表示 pi a s ，然后根據 pi a,s 計算優劣度 eta theta v pi theta s ，最后，通過計算 eta 對 theta 的梯度，來實現 theta 的更新。 . 策略梯度定理 定義策略優劣度： eta theta v pi theta s 可以證明： 注意上面證明過程中 d pi s displ ...
2017-10-08 22:33 0 1284 推薦指數：
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