Lee Hung-yi強化學習 | (6) Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient
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
相關文章
- 1. Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient
- 2. Policy Gradient 之 A3C 與 A2C 算法
- 3. Lee Hung-yi強化學習 | (1) Policy Gradient
- 4. RL policy gradient 之 A2C, A3C,PPO小總結
- 5. 深度強化學習之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C
- 6. 強化學習之Policy Gradient
- 7. 強化學習4
- 8. 深度學習（四十一）——深度強化學習（4）A2C & A3C, DDPG
- 9. 8.Actor-Critic+A2C+A3C
- 10. 【深度強化學習】4. Policy Gradient
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient
- 2. Policy Gradient 之 A3C 與 A2C 算法
- 3. Lee Hung-yi強化學習 | (1) Policy Gradient
- 4. RL policy gradient 之 A2C, A3C,PPO小總結
- 5. 深度強化學習之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C
- 6. 強化學習之Policy Gradient
- 7. 強化學習4
- 8. 深度學習（四十一）——深度強化學習（4）A2C & A3C, DDPG
- 9. 8.Actor-Critic+A2C+A3C
- 10. 【深度強化學習】4. Policy Gradient