Deterministic Policy Gradient (DPG) 的读后感和几个问题

时间 2021-01-02

标签强化学习策略梯度 Deterministic Policy Gradient DPG 确定策略梯度繁體版

原文原文链接

1. Policy Gradient (PG)方法的优点：相对于一般的 Value Based 方法(如估计Q(s,a)值), PG更加适合运用在连续的或者较大的Action Space(实际的机器人控制等等)，因为随着 Action Space的增大，Q(s,a)的规模也会相对增大，对具体的实现造成很大的困难（如DQN的输出与Action的个数有关）。而对PG来说这种问题的影响就小多了。 2

>>阅读原文<<

1. 【5分钟 Paper】Deterministic Policy Gradient Algorithms
2. 强化学习之DDPG（deep deterministic policy gradient）
3. Policy Gradient Algorithms
4. 【强化学习】DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法详解
5. Policy Gradient简述
6. Policy Gradient 和 Value based 方法的区别
7. Ⅶ. Policy Gradient Methods
8. DRL（三）——Policy Gradient
9. 7 Policy Gradient
10. Policy Gradient and From On-policy to Off-policy
更多相关文章...
• Redis悲观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
• Redis乐观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
• PHP Ajax 跨域问题最佳解决方案
• IntelliJ IDEA中SpringBoot properties文件不能自动提示问题解决

最新文章

1. 安装cuda+cuDNN
2. GitHub的使用说明
3. phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4. yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5. 精讲Haproxy搭建Web集群
6. 安全测试基础之MySQL
7. C/C++编程笔记：C语言中的复杂声明分析，用实例带你完全读懂
8. Python3教程(1)----搭建Python环境
9. 李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10. 阿里云ECS配置速记

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 【5分钟 Paper】Deterministic Policy Gradient Algorithms
2. 强化学习之DDPG（deep deterministic policy gradient）
3. Policy Gradient Algorithms
4. 【强化学习】DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法详解
5. Policy Gradient简述
6. Policy Gradient 和 Value based 方法的区别
7. Ⅶ. Policy Gradient Methods
8. DRL（三）——Policy Gradient
9. 7 Policy Gradient
10. Policy Gradient and From On-policy to Off-policy

>>更多相关文章<<