為什么需要引入決定性策略梯度? 決定性策略梯度算法對於策略函數的更新形式比較簡單,就是action-value函數的期望,這種簡單的形式能夠在估計policy時變得更有效。 作為隨機策略,在相同的策略,在同一個狀態處,采用的動作是基於一個概率分布的,即是不確定的。而確定性策略則決定簡單 ...
Policy Gradient Algorithms : : This blog is from:https: lilianweng.github.io lil log policy gradient algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it work ...
2019-10-02 17:34 0 336 推薦指數:
為什么需要引入決定性策略梯度? 決定性策略梯度算法對於策略函數的更新形式比較簡單,就是action-value函數的期望,這種簡單的形式能夠在估計policy時變得更有效。 作為隨機策略,在相同的策略,在同一個狀態處,采用的動作是基於一個概率分布的,即是不確定的。而確定性策略則決定簡單 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! arXiv: Learning, (2017) Abstract 我們提出了一系列用於RL的策略梯度方法,該方法在通過 ...
前面都是value based的方法,現在看一種直接預測動作的方法 Policy Based Policy Gradient 一個介紹 karpathy的博客 一個推導 下面的例子實現的REINFORCE算法 實例代碼 ...
上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法: \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...
一.前言 之前我們討論的所有問題都是先學習action value,再根據action value 來選擇action(無論是根據greedy policy選擇使得action value 最大的action,還是根據ε-greedy policy以1-ε的概率選擇使得action ...
1 算法的優缺點 1.1 優點 在DQN算法中,神經網絡輸出的是動作的q值,這對於一個agent擁有少數的離散的動作還是可以的。但是如果某個agent的動作是連續的,這無疑對DQN算法是一個 ...
DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介紹了很多關於 state or state-action pairs 方面的知識,為了將其用於控制,我們學習 state-action pairs 的值 ...
近端策略優化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal ...