強化學習（九）Deep Q-Learning進階之Nature DQN
在強化學習（八）價值函數的近似表示與Deep Q-Learning中，我們講到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代碼，在這個算法基礎上，有很多Deep Q-Learning(以下簡稱DQN)的改進版，今天我們來討論DQN的第一個改進版Nature DQN ...
原文：Deep Learning專欄--強化學習之Q-Learning與DQN（2）
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程，MDP可以對強化學習的問題進行建模，Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中，我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率 P ，因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy iteration 應用到解決強化學習的問題上。為了將轉移概率以逼近實際情況的方式計算出來，基於value i ...
2019-03-29 15:00 0 660 推薦指數：
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