Deep Learning專欄--強化學習之Q-Learning與DQN（2）
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程，MDP可以對強化學習的問題進行建模，Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中，我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$，因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...
原文：強化學習（八）價值函數的近似表示與Deep Q-Learning
在強化學習系列的前七篇里，我們主要討論的都是規模比較小的強化學習問題求解算法。今天開始我們步入深度強化學習。這一篇關注於價值函數的近似表示和Deep Q Learning算法。 DeepQ Learning這一篇對應Sutton書的第 章部分和UCL強化學習課程的第六講。 . 為何需要價值函數的近似表示 在之前講到了強化學習求解方法，無論是動態規划DP，蒙特卡羅方法MC，還是時序差分TD，使用的 ...
2018-09-28 16:49 120 28479 推薦指數：
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