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...
在深度强化学习中,通过结合值函数方法和策略梯度方法,实现了对高维状态和动作空间的学习与决策。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...
本文将对基于值函数和策略梯度的深度强化学习进行综述,包括算法原理、应用场景以及未来的发展方向。 一、值函数方法 值函数(ValueFunction)是强化学习中的一个核心概念,它描述了在某个状态下采取不同动作所获得的长期累积奖励的预期值。基于值函数的深度强化学习算法目标是通过学习一个值函数来指导决策,使得智能体能够...
基于值函数和策略梯度的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,...