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(David Silver)7：策略梯度算法
簡介 . 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 策略梯度方法在梯度方向走得慢 . Policy方法的優化目標 這里有三個: 形式都沒有看懂 . Policy方法的優化算法 非梯度 ...
2017-10-20 19:52 0 1060 推薦指數：
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