胭脂草的ABC博客

CNTK与深度强化学习笔记之二： Cart Pole游戏示例 前言 前面一篇文章，CNTK与深度强化学习笔记之一： 环境搭建和基本概念，非常概要的介绍了CNTK，深度强化学习和DQN的一些基本概念。这些概念希望后面还有文章继续展开深入:)，但是只看理论不写代码，很容易让人迷惑。学习应该是一个理论和实践反复的过程。上一章的公式太多，这一章没有公式，只有代码。建议大家这两章来回看，把理论和代码对应起来。我们先来一个简单的例子看一下。这个例子来自CNTK的官方文档：CNTK 203: Reinforcemen

强化学习—DQN算法原理详解 一、 概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。 说到DQN中有值函数网络，这里简单介绍一下强化学习中的一个概念，叫值函数近似。在基本概念这篇中有讲过，一个state action pai