基于policy的强化学习

时间 2020-12-30

标签神经网络机器学习深度学习繁體版

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基于policy的强化学习一、actor的作用和设计和以往的机器学习手段类似，强化学习的目的是为了学习一个“function”，这个“function”描述了agent对环境的观测（observation）和他采取的action之间的关系。即：action=f(observation)，具体寻找这个“function”的步骤主要分为三部： 1.定义这个抽象的actor 比如我们可以使用神经

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