一文讀懂 深度強化學習算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）
一文讀懂 深度強化學習算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 2017-12-25 16:29:19 對於 A3C 算法感覺自己總是一知半解，現將其梳理一下，記錄在此，也給想學習的小伙伴一個參考。 想要認識清楚這個算法，需要對 DRL 的算法 ...
原文：對於強化學習算法中的AC算法（Actor-Critic算法） 的一些理解
AC算法 Actor Critic算法 最早是由 Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems 論文提出，不過該論文是出於cr ...
2020-11-08 23:20 0 1332 推薦指數：
相關推薦
強化學習(十四) Actor-Critic
在強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我們講到了基於策略(Policy Based)的強化學習方法的基本思路，並討論了蒙特卡羅策略梯度reinforce算法。但是由於該算法需要完整的狀態序列，同時單獨對策略函數進行迭代更新，不太容易收斂。 在本篇 ...
強化學習原理源碼解讀003：Actor-Critic和A2C
目錄 Policy-based框架的缺點 Valued-based框架的缺點 Actor-Critic結合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q網絡和V網絡的定義 A2C (Advantage Actor-Critic ...
深度強化學習：Policy-Based methods、Actor-Critic以及DDPG
Policy-Based methods 在上篇文章中介紹的Deep Q-Learning算法屬於基於價值(Value-Based)的方法，即估計最優的action-value function $q_*(s,a)$，再從$q_*(s,a)$中導出最優的策略$\pi_*$(e.g. ...
強化學習的算法分類
強化學習——強化學習的算法分類 from: https://www.jianshu.com/p/a04a8c7bee98 上一篇文章回顧了強化學習的核心概念，這里繼續通過Open AI 的Spinning Up 項目總結強化學習(RL)的算法，通過分類和對比的方法 ...
強化學習 IMPALA算法
： 在這篇論文中，我們致力於解決使用單強化學習智能體和一組參數來解決多任務問題。LMPALA（Importa ...
強化學習--Actor-Critic---tensorflow實現
、或者動作種類多的情況，但是可以單步更新。 一句話概括 Actor Critic 方法: 結合了 Po ...
強化學習-Q-Learning算法
1. 前言 Q-Learning算法也是時序差分算法的一種，和我們前面介紹的SARAS不同的是，SARSA算法遵從了交互序列，根據當前的真實行動進行價值估計；Q-Learning算法沒有遵循交互序列，而是在當前時刻選擇了使價值最大的行動。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...