Actor-Critic

Actor Critic

我们有了像Q-learning这么伟大的算法,为什么还要瞎折腾出一个Actor-Critic?
小草cys·2018-07-04 16:54

【强化学习】Actor-Critic算法详解

reinforcement-learning/6-1-actor-critic/http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html【强化学习】Actor-Critic
shura_R·2018-06-22 15:54

学习笔记：ＤＤＰＧ

学习内容：ＤＤＰＧ关键词：记忆库，估计网络，现实网络，PolicyGradient，ValueBased，Actor-Critic简述：ＤＤＰＧ（DeepDeterministicPolicyGradient
奔跑的林小川·2018-05-14 21:38

深度强化学习之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C

policygradientactor-criticA3Cpolicygradient在之前的DQN是进行valuefunction的approximation，是value-vasedRL。这次要讲的是policy-basedRL。对于RL的policy直接进行参数表示：比如可以输入state（一幅图片，一个featurevector），然后由带有参数的某种算法（比如linearregressi
Snail_Walker·2018-01-12 02:01

A2C Advantage Actor-Critic源码

A2CAdvantageActor-Critic(离散空间)标签（空格分隔）：增强学习算法源码importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymnp.random.seed(2)tf.set_random_seed(2)#reproducible#SuperparametersOUTPUT_GRAPH=False#是否保存模型（网络结构）MAX_EPISODE
Charel_CHEN·2017-11-23 13:18

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的policy-base方法

介绍蒙特卡罗策略梯度actor-critic策略梯度一些理解介绍安利一下Karpathy的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27699682，不多做介绍，看了就知道好。
foreverkeen·2017-10-14 15:19

深度增强学习（DRL）漫谈 - 信赖域（Trust Region）系方法

之前两篇杂文《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》和《深度增强学习（DRL）漫谈-从AC（Actor-Critic）到A
ariesjzj·2017-09-16 23:31

学习笔记GAN003:GAN、DCGAN、CGAN、InfoGAN

类似于NLP中的Actor-Critic。https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf。GenerativeAdversarialNets。
利炳根·2017-09-09 14:37

深度增强学习（DRL）漫谈 - 从AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）

原文地址：http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/72851548前言之前在文章《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》扯了一些关于DRL的内容，但因为是以DQN为主线，其中大部分谈的是value-based方法。我们知道传统增强学习（Reinforcementlearning,RL）中除了value-based方法，还有一大
ariesjzj·2017-06-04 22:16

深度增强学习（DRL）漫谈 - 从AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）

前言之前在文章《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》扯了一些关于DRL的内容，但因为是以DQN为主线，其中大部分谈的是value-based方法。我们知道传统增强学习（Reinforcementlearning,RL）中除了value-based方法，还有一大类就是policy-based方法。在RL任务中，我们本质上最终要学习的是策略（Policy）。前者用的是间接方法，即通过
ariesjzj·2017-06-04 22:16

actor-critic框架

最近发现我大自动化的思想在deeplearning中很有体现呀，之前说过77要去研究bicnet了，读完之后从里面采用的actor-critic框架说起吧，这个就用到了我们自控里面反馈的思想。
柒柒的自言自语·2017-05-16 15:00

强化学习系列 8 :Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)

平行训练：A3C其实只是这种平行方式的一种而已,它采用的是我们之前提到的Actor-Critic的形式.为了训练一对Actor和Critic,我们将它复制多份红色的,然后同时放在不同的平行宇宙当中,让他们各自玩各的
女王の专属领地·2017-05-07 10:32

强化学习系列 7 : Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

DDPG)：将DQN网络加入进ActorCritic系统中,这种新算法叫做DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG最大的优势就是能够在连续动作上更有效地学习.成功的解决了Actor-Critic
女王の专属领地·2017-05-07 10:11

强化学习系列 6 : Actor Critic

ActorCriticActorCritic(演员评判家),它合并了以值为基础(比如Qlearning)和以动作概率为基础(比如PolicyGradients)两类强化学习算法.Actor-Critic
女王の专属领地·2017-05-07 10:54

深度增强学习之Policy Gradient方法1

这种算法和基于价值Value的算法结合而成的Actor-Critic算法是目前效果最好的深度增强学习算法。那么关于PolicyGradient方法的学习，有以下一些网上的资源值得看：Andr
算法学习者·2017-04-19 16:18

深度增强学习之Policy Gradient方法1

这种算法和基于价值Value的算法结合而成的Actor-Critic算法是目前效果最好的深度增强学习算法。那么关于PolicyGradient方法的学习，有以下一些网上的资源值得看：Andr
算法学习者·2017-04-19 16:18
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