強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
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:
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
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 ...
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 ...
Gradient),它是Policy Based強化學習方法,基於策略來學習。 本文參考了Sut ...
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 ...
最近組會匯報,由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文,於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早,但是確實很有影響性 ...
【導語】:在深度強化學習第四篇中,講了Policy Gradient的理論。通過最終推導得到的公式,本文用PyTorch簡單實現以下,並且盡可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代碼參考了LeeDeepRl-Notes中的實現。 1. 復習 \[\theta ...