原文:深度增強學習--Policy Gradient

前面都是value based的方法,現在看一種直接預測動作的方法Policy Based Policy Gradient 一個介紹 karpathy的博客 一個推導 下面的例子實現的REINFORCE算法 實例代碼 ...

2019-01-10 15:15 2 621 推薦指數:

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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ε-greedy policy以1-ε的概率選擇使得action ...

Sat Nov 17 22:16:00 CST 2018 0 1068
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
深度增強學習--DDPG

DDPG DDPG介紹2 ddpg輸出的不是行為的概率, 而是具體的行為, 用於連續動作 (continuous action) 的預測 公式推導 推導 代碼實現的gym的pendulum游 ...

Fri Jan 11 03:36:00 CST 2019 0 901
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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