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Reinforce
强化学习——策略梯度之Reinforce
1、策略梯度介绍 相比与DQN,策略梯度方法的区别主要在于,我们对于在某个状态下所采取的动作,并不由一个神经网络来决定,而是由一个策略函数来给出,而这个策略函数的目的,就是使得最终的奖励的累加和最大,这也是训练目标,所以训练会围绕策略函数的梯度来进行。 2、策略函数 以Reinforce算法为例, ......
梯度
Reinforce
策略
更新时间 2023-08-03
强化学习基础篇【1】:基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法
# 强化学习基础篇【1】:基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 # 1.强化学习基础知识点 智能体(agent):智能体是强化学习算法的主体,它能够根据经验做出主观判断并执行动作,是整个智能系统的核心。 环境(environment):智能体以外的一切统称为环 ......
基础
梯度
知识点
定理
算法
更新时间 2023-06-02
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