強化學習（九）：策略梯度
Policy Gradient Methods 之前學過的強化學習幾乎都是所謂的‘行動－價值’方法，也就是說這些方法先是學習每個行動在特定狀態下的價值，之后在每個狀態，根據當每個動作的估計價值進行選擇。這種方法可看成是一種‘間接’的方法，因為強化學習的目標是如何決策，這些方法把每個動作的價值 ...
原文：強化學習_PolicyGradient（策略梯度）_代碼解析
使用策略梯度解決離散action space問題。 一 導入包，定義hyper parameter 二 PolicyGradient Agent的構造函數： 設置問題的狀態空間維度，動作空間維度 序列采樣的存儲結構 調用創建用於策略函數近似的神經網絡的函數，tensorflow的session 初始或神經網絡的weights和bias。 三 創建神經網絡： 這里使用交叉熵誤差函數，使用神經網絡計算 ...
2019-05-26 16:37 0 758 推薦指數：
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