[Reinforcement Learning] Value Function Approximation
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation 爲什麼需要值函數近似？ 之前我們提到過各種計算值函數的方法，比如對於 MDP 已知的問題可以使用 Bellman 期望方程求得值函數；對於 MDP 未知的情況，可以通過 MC 以及 TD 方法來獲得值函數，爲什麼需要再進行值函數近似呢？ 其實到目前爲止，我們介紹的值函數計算方法都是通過查表的
相關文章
- 1. [Reinforcement Learning] Value Function Approximation
- 2. Reinforcement Learning: value function approximation
- 3. Value function approximation
- 4. Reinforcement Learning（二）：Value-Based
- 5. Lecture 6：Value Function Approximation(值函數近似)
- 6. 閱讀QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
- 7. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning筆記
- 8. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based
- 9. RLChina_Lecture01_《Introduce to Reinforcement Learning and Value-based Methods》_notebook
- 10. Machine Learning(8): Reinforcement learning
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • XML DOM value 屬性 - XML DOM 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java 8 Stream 教程
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. [Reinforcement Learning] Value Function Approximation
- 2. Reinforcement Learning: value function approximation
- 3. Value function approximation
- 4. Reinforcement Learning（二）：Value-Based
- 5. Lecture 6：Value Function Approximation(值函數近似)
- 6. 閱讀QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
- 7. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning筆記
- 8. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based
- 9. RLChina_Lecture01_《Introduce to Reinforcement Learning and Value-based Methods》_notebook
- 10. Machine Learning(8): Reinforcement learning