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 ...
原文：Deep Learning專欄--強化學習之從 Policy Gradient 到 A3C（3）
在之前的強化學習文章里，我們講到了經典的MDP模型來描述強化學習，其解法包括value iteration和policy iteration，這類經典解法基於已知的轉移概率矩陣P，而在實際應用中，我們很難具體知道轉移概率P。伴隨着這類問題的產生，Q Learning通過迭代來更新Q表擬合實際的轉移概率矩陣 P，實現了強化學習在大多數實際場景中的應用。但是，在很多情況下，諸多場景下的環境狀態比較復 ...
2019-03-30 16:04 0 763 推薦指數：
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