文獻筆記:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數：最大化策略$\pi$下的累計回報$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { ...
原文：[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法： V theta s approx V pi s Q theta s approx Q pi s, a 通過機器學習的方法我們一旦近似了價值函數或者是動作價值函數就可以通過一些策略進行控制，比如 epsilon greedy。 那么我們簡單回顧下 RL 的學習目標：通過 agent 與環境進行交互，獲取累計回報最大化。既然我們最 ...
2018-11-02 09:52 1 3677 推薦指數：
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