Reforcement

强化学习之policy-based方法REFORCEMENT实现（PyTorch）

强化学习可以根据是否直接输出动作分为value-based和policy-based方法。前者根据预测和控制求出最优值函数（V或Q），然后通常取贪心策略来得出最优动作，后者直接一些，他直接输出动作，即policy-based。value-based已经比较不错，但是仍需学习policy-based原因有三点：①：value-based无法很好解决连续动作的RL问题，比如行车，机械臂控制等。②：va
Ton10·2022-03-30 07:21

强化学习之policy-based方法A2C实现（PyTorch）

A2C：AdvantageActorCritic算法policygradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。
Ton10·2022-03-22 07:51

Reforcement Learning ---- Multi-armed Bandits

个人学习记录初学强化学习，遇到的第一个情景假设—-多臂赌博机在说明多臂赌博机之前，先假设单臂的赌博机，或者说，单个的赌博机。我们知道，赌博机是大家去从N个当中去选择一个，去赌是否自己所选的是否会中奖。但是，问题在于我们并没有那么多本钱去不断的去尝试来得到最优的选择方法。这是单个赌博机的情况。而多臂赌博机则可以看成是同时有多个赌博机需要我们去选择。首先要明确，是多个赌博机而不是一个赌博机选多次。下面
ckqsars·2017-11-21 14:52
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