Policy Gradient Pytorch实现 Chen 唯手熟尔35 人赞同了该文章 策略梯度(policy gradient)是直接更新策略的方法,将{s1,a1,s2...}的序列称为trajectory τ,在给定网络参数θ的情况下,可以计算每一个τ存在的概率 pθ(τ) :初始状态的概率 * 给定状态下采取每一个行动的概率 * 采取该行动之后,返回下一个状态...
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Reinforcement Learning:分为两种Policy-based和Value-based方法利用gradient进行求解 为什么要用log? 如果所有的R都是正的,那可以加上一个Baseline,使得调整参数过程中,可以增加或者减少。 百度PaddlePaddle强化学习七日打卡营 ;\gammaγ强化学习model-basedmodel-free(value-based,policy-based) DQN、DDPG、PG、PPO、ES、...