Policy Gradient Algorithms
Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms ...
原文：文獻筆記:Deterministic Policy Gradient Algorithms
為什么需要引入決定性策略梯度 決定性策略梯度算法對於策略函數的更新形式比較簡單，就是action value函數的期望，這種簡單的形式能夠在估計policy時變得更有效。 作為隨機策略，在相同的策略，在同一個狀態處，采用的動作是基於一個概率分布的，即是不確定的。而確定性策略則決定簡單點，雖然在同一個狀態處，采用的動作概率不同，但是最大概率只有一個，如果我們只取最大概率的動作，去掉這個概率分布，那么 ...
2019-04-24 23:40 0 1166 推薦指數：
相關推薦
文獻筆記:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數：最大化策略$\pi$下的累計回報$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { ...
Proximal Policy Optimization Algorithms
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ arXiv: Learning, (2017) Abstract 我們提出了一系列用於RL的策略梯度方法，該方法在通過 ...
論文筆記之：SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
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 ...
[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...