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 ...
在前面講到的DQN系列強化學習算法中,我們主要對價值函數進行了近似表示,基於價值來學習。這種Value Based強化學習方法在很多領域都得到比較好的應用,但是Value Based強化學習方法也有很多局限性,因此在另一些場景下我們需要其他的方法,比如本篇討論的策略梯度 Policy Gradient ,它是Policy Based強化學習方法,基於策略來學習。 本文參考了Sutton的強化學習 ...
2018-12-18 18:04 92 39820 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 ...
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ε-greedy policy以1-ε的概率選擇使得action ...
。 1.2 缺點 策略梯度算法應用未來損失的return作為更新迭代的依據,即在一個回合過后,在這一回 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...