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 ...
原文：強化學習算法Policy Gradient
算法的優缺點 . 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算法是一個巨大的挑戰，為了解決這個問題，前輩們將基於值的方法改成了基於策略的方法，即輸出動作的概率。 . 缺點 策略梯度算法應用未來損失的return作為更新迭代的依據，即在一個回合過后，在這一回合中，若執行的某一動作的動作價 ...
2019-04-17 13:03 0 519 推薦指數：
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