本文将综述基于值函数和策略梯度的深度强化学习,包括算法原理、应用场景和方法优化等方面的研究现状和进展。 2. 基于值函数的深度强化学习 2.1 值函数的定义 值函数表示了在给定策略下,当前状态的预期累计回报。深度强化学习中,常用的值函数包括状态值函数(V)和动作值函数(Q)。 2.2 值函数的学习 传统的值函数学习...
DRAGN 利用强化学习和生成对抗网络的方法来实现智能体的决策和对抗行为。BCN 结合了深度学习和大脑神经网络的原理,实现了对灵长类大脑决策过程的建模。 综上所述,基于值函数和策略梯度的深度强化学习方法在近年来得到了广泛应用,并取得了显著的进展。然而,仍然存在一些问题需要解决,如样本效率低、适应高维连续动作空间...
首先,概述了基于值函数的深度强化学习方法,包括开山鼻祖深度Q网络和基于深度Q网络的各种改进方法。然后介绍了策略梯度的概念和常见算法,并概述了深度确定性策略梯度、信赖域策略优化和异步优势行动者-评论家这三种基于策略梯度的深度强化学习方法及相应的一些改进方法。接着概述了深度强化学习前沿成果阿尔法狗和阿尔法元,并...
基于策略梯度的方法主要存在的问题是需要完整序列以及难以收敛的问题,能否引入基于值函数近似的方法来处理是我们所关心的因此Actor-Critic的方法被提出来解决这个问题,其中Actor是策略网络,而Critic是评论网络,也就是说Critic作用类似于Deep Q-learning中的Q网络,用来评估q值。本篇文章将简要介绍Actor-Critic方法的过程以及...
人工智能 > 强化学习 前沿算法与应用 白辰甲 赵英男 郝建业 刘鹏 王震 人工智能科学与技术丛书 基于值函数和基于策略的算法书籍 墨涵图书专营店 强化学习 前沿算法与应用 白辰甲 赵英男 郝建业 刘鹏 王震... 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- ...
正版书籍 深度强化学习 基于Python的理论及实践 强化学习中的学习函数 基于策略的算法和基于值的算法 策略梯度推导 计算策略损失佳英财图书 【需要发票 联系客服】 作者:劳拉·格雷泽,龚辉伦出版社:机械工业出版社出版时间:2020年12月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥167.70 定价 ¥181.76 ...
深度强化学习是核心的基础方法和研究重点.该文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结,包括用到的求解算法和网络结构.首先,本文概述了基于值函数的深度强化学习方法,包括开山鼻祖深度Q网络和基于深度Q网络的各种改进方法.然后介绍了策略梯度的概念和常见算法,并概述了深度确定性策略梯度,信赖域策略优化和异步...