【李宏毅深度强化学习笔记】6、Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient

最新推荐文章于 2024-12-06 14:25:50 发布
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#深度强化学习 #Actor-Critic #Advantage Actor-Critic #A3C #Pathwise Derivative Policy Gra

本文深入解析强化学习核心算法，包括策略梯度、Q-learning、Actor-Critic及其变种A3C，探讨Pathwise Derivative Policy Gradient算法如何优化决策过程。通过实例说明不同算法的工作原理及优劣。

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【李宏毅深度强化学习笔记】8、Imitation Learning

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【李宏毅深度强化学习】视频地址：https://www.bilibili.com/video/av63546968?p=6

课件地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html

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Policy gradient

 G表示在s_t采取a_t一直玩到游戏结束所得到的cumulated reward。这个值是不稳定的，因为在某一个state采取同一个action，最后的结果不一定相同。因为state的变化也是有随机性的。

虽然经过多次实验后，可能会发现G最后会变成一个比较稳定的分布，那么理论上收集足够多的数据就能解决这一问题。但是因为policy gradient是一个on policy的方法，每次更新参数后又要重新收集数据。如果每次都要收集非常多的数据那也会造成效率的低下。

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