強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法（從原理到代碼實現）
強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法 （從原理到代碼實現） 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一種比較經典的算法當屬：REINFORCE 算法，已經廣泛的應用於各種計算機視覺任務 ...
原文：強化學習（五）—— 策略梯度及reinforce算法
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： 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處理的。 在基於價值的強化學習中我們用特征來描述狀態空間中的某一狀態時，有可能因為個體觀測的限制或者建模的局限，導致真實環境下本 ...
2019-02-20 16:23 0 996 推薦指數：
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