強化學習(十四) Actor-Critic
在強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我們講到了基於策略(Policy Based)的強化學習方法的基本思路，並討論了蒙特卡羅策略梯度reinforce算法。但是由於該算法需要完整的狀態序列，同時單獨對策略函數進行迭代更新，不太容易收斂。 在本篇 ...
原文：深度強化學習：Policy-Based methods、Actor-Critic以及DDPG
Policy Based methods 在上篇文章中介紹的Deep Q Learning算法屬於基於價值 Value Based 的方法，即估計最優的action value function q s,a ，再從 q s,a 中導出最優的策略 pi e.g., epsilon greedy 。但是有沒有方法能不經過中間過程，直接對最優策略進行估計呢 這樣做又有什么好處呢 該部分要介紹的就是這類方 ...
2019-07-15 15:05 0 1024 推薦指數：
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