8 Actor Critic

时间 2021-01-12

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Policy Gradient 能够让算法在连续的空间中选择动作。 Value-Based 方法能够实现单步更新，而Policy Gradient是回合更新。 Critic 部分学习出系统的奖惩值，由学习到的奖惩值指导Actor的动作。每次参数更新都存在相关性，导致神经网络只能片面的看待问题。为解决在连续动作上预测学不到东西的问题 https://www.bilibili.com/video

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2. Actor-Critic
3. 【强化学习】Actor-Critic Actor-Critic
4. 【RL】Actor-Critic
5. 【RL】6.Actor-Critic
6. actor-critic框架
7. Policy Gradients & Actor Critic
8. Lecture 6: Actor-Critic Algorithms
9. A3C(Asynchronous advantage actor-critic )/异步优势actor-critic 算法
10. 强化学习之Actor Critic
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