深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代
RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...
原文：強化學習——值迭代和策略迭代
強化學習 值迭代和策略迭代 在強化學習中我們經常會遇到策略迭代與值迭代，但是很多人都搞不清楚他們兩個之間的區別，他們其實都是強化學習中的動態規划方法 DP 。 Reinforcement Learning:An Introduction 一 值迭代 對每一個當前狀態 s ,對每個可能的動作 a 都計算一下采取這個動作后到達的下一個狀態的期望價值。看看哪個動作可以到達的狀態的期望價值函數最大，就將 ...
2019-09-17 19:33 0 1326 推薦指數：
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