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 ...
原文：強化學習(十五) A3C
在強化學習 十四 Actor Critic中，我們討論了Actor Critic的算法流程，但是由於普通的Actor Critic算法難以收斂，需要一些其他的優化。而Asynchronous Advantage Actor critic 以下簡稱A C 就是其中比較好的優化算法。本文我們討論A C的算法原理和算法流程。 本文主要參考了A C的論文，以及ICML 的deep RL tutorial ...
2019-01-29 18:09 46 20611 推薦指數：
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