強化學習(十四) Actor-Critic
在強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我們講到了基於策略(Policy Based)的強化學習方法的基本思路，並討論了蒙特卡羅策略梯度reinforce算法。但是由於該算法需要完整的狀態序列，同時單獨對策略函數進行迭代更新，不太容易收斂。 在本篇 ...
原文：強化學習--Actor-Critic---tensorflow實現
完整代碼：https: github.com zle Reinforcement Learning Game Policy Gradient 可以直接預測出動作，也可以預測連續動作，但是無法單步更新。 QLearning先預測出Q值，根據Q值選動作，無法預測連續動作 或者動作種類多的情況，但是可以單步更新。 一句話概括 Actor Critic 方法: 結合了 Policy Gradient Ac ...
2019-01-09 12:12 0 1005 推薦指數：
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