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（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作為指標，來輔助決策。這類方法是一種很直觀的，很容易理解的思維方式。當然還有另一種更 直接 的方法，即不使用 ...
2018-08-13 00:10 0 1981 推薦指數：
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