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Lee Hung-yi強化學習 | (6) Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient
時間 2021-01-16
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Lee Hung-yi強化學習專欄系列博客主要轉載自CSDN博主 qqqeeevvv,原專欄地址 課程視頻 課件地址 1. 回顧 Policy Gradient G表示在狀態s採取動作a一直玩到遊戲結束所得到的cumulated reward。這個值是不穩定的,因爲在某一個state採取同一個action,最後的結果不一定相同。因爲state的變化也是有隨機性的。 雖然經過多次實驗後,可能會發現G
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