【文章推薦】論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的閱讀——強化學習中的策略梯度算法基本形式與部分證明

原文：論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的閱讀——強化學習中的策略梯度算法基本形式與部分證明

最近組會匯報，由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文，於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文 policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation 雖然發表的時間很早，但是確實很有影響性，屬於這個領域很有里程牌的一篇論文，也是屬於這個領域的研究者多少應該了解些的文章。以下給出根據自己理解做成 ...

2020-10-16 10:38 0 981 推薦指數：

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文獻筆記:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation

本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數：最大化策略$\pi$下的累計回報$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t ...

強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)

強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...

強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

　　　　在前面講到的DQN系列強化學習算法中，我們主要對價值函數進行了近似表示，基於價值來學習。這種Value Based強化學習方法在很多領域都得到比較好的應用，但是Value Based強化學習方法也有很多局限性，因此在另一些場景下我們需要其他的方法，比如本篇討論的策略梯度(Policy ...

強化學習七 - Policy Gradient Methods

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 ...

[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods

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： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通過機器學習的方法我們一旦近似了價值函數或者是動作價值函數就可以 ...

強化學習算法Policy Gradient

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算法是一個巨大的挑戰，為了解決這個問題，前輩們將基於值的方法改成了基於策略的方法，即輸出動作的概率 ...

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 ...

強化學習(Reinforcement Learning)

強化學習(Reinforcement Learning) 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》及其他資料，了解強化學習(Reinforcement Learning)的基本知識，並介紹相關 ...

原文：論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的閱讀——強化學習中的策略梯度算法基本形式與部分證明

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