答案是,可以,策略梯度(Policy Gradient)算法就是这样以一个算法。 策略梯度(Policy Gradient) 如果说DQN是一个TD+神经网络的算法,那么PG是一个蒙地卡罗+神经网络的算法。 在神经网络出现之前,当我们遇到非常复杂的情况时,我们很难描述,我们遇到每一种状态应该如何应对。 但现在我们有了神经网络这么强大的武器,我们就...
策略梯度算法详解从DQN的旅程回顾，我们曾专注于计算Q值和V值，但这并非最终目标，我们真正追求的是找到能获取最大奖励的策略。这就引出了策略梯度（Policy Gradient，PG）算法，它是一种基于蒙地卡罗方法和神经网络的策略学习方式。PG的核心思想是利用神经网络构建一个策略函数π(state)，该函数能为给定状态...
说回PG 算法，无非是上面的直观在RL中的应用，注意到Return对policy network的参数theta的导数使用导数的...
策略梯度（Policy Gradient, PG）算法作为强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的重要分支，旨在通过调整策略直接优化目标函数，而非学习状态价值函数。这一方法在解决复杂决策问题时展现了强大潜力。《终极指南：深度强化学习中的策略梯度算法》一文，由德国科隆大学 Matthias Lehmann 所撰写，提供了一个...
5.优点与劣势 5.1 优点：5.2 劣势：策略梯度（Policy Gradient, PG）算法是强化学习中一类非常重要的...
Policy Gradient Baseline 策略梯度中可以用 Baseline来降低方差，可以让收敛更快 即：Monte Varlo ...
苍溪：【策略梯度定理】推导、证明、深入理解与代码实现164 赞同 · 17 评论文章 苍溪：【强化学习】PPO...