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DRL筆記系列一
時間 2021-01-22
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參考鏈接 基本概念 trial and error DRL=RL+deep_learning on-policy:所有數據都是當前agent與env交互後產生的,訓練時不使用old data,即不使用以前agent產生的數據 缺點:these algorithms works weaker on sample efficiency 優點:these algorithms directly opti
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