原文:強化學習七 - Policy Gradient Methods

一.前言 之前我們討論的所有問題都是先學習action value,再根據action value 來選擇action 無論是根據greedy policy選擇使得action value 最大的action,還是根據 greedy policy以 的概率選擇使得action value 最大的action,action 的選擇都離不開action value 的計算 。即沒有action val ...

2018-11-17 14:16 0 1068 推薦指數:

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強化學習算法Policy Gradient

1 算法的優缺點  1.1 優點   在DQN算法中,神經網絡輸出的是動作的q值,這對於一個agent擁有少數的離散的動作還是可以的。但是如果某個agent的動作是連續的,這無疑對DQN算法是一個 ...

Wed Apr 17 21:03:00 CST 2019 0 519
強化學習原理源碼解讀001:Policy Gradient

目錄   強化學習中的關鍵概念   游戲案例   策略網絡   策略網絡的訓練   源碼實現   效果演示   參考資料 本文不再維護,請移步最新博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/408239932 強化學習中的關鍵 ...

Sun Sep 27 00:52:00 CST 2020 0 480
Deep Learning專欄--強化學習之從 Policy Gradient 到 A3C(3)

在之前的強化學習文章里,我們講到了經典的MDP模型來描述強化學習,其解法包括value iteration和policy iteration,這類經典解法基於已知的轉移概率矩陣P,而在實際應用中,我們很難具體知道轉移概率P。伴隨着這類問題的產生,Q-Learning通過迭代來更新Q表擬合實際 ...

Sun Mar 31 00:04:00 CST 2019 0 763
 
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