淺談策略梯度（PG）算法
本文首發於：行者AI Policy Optimization（策略優化）是強化學習中的一大類算法，其基本思路區別於Value-based的算法。因此，很多教科書都將model-free RL分成兩大類，Policy Optimization和Value-based。本系列博客將會參考 ...
原文：策略梯度理解
策略梯度 Policy gradient 是所有基於策略搜索的強化學習算法的基礎，就像MDP是所有強化學習問題的基礎一樣。 后續提出的算法 如Actor Critic TRPO PPO DPG 都是針對策略梯度算法的缺陷提出改進，所以理解策略梯度的各種細節十分必要。 為什么要用基於策略的學習 基於策略的學習可能會具有更好的收斂性，這是因為基於策略的學習雖然每次只改善一點點，但總是朝着好的方向在改善 ...
2019-01-21 15:35 0 1141 推薦指數：
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