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  • 你好,我看了你的策略梯度文章锨并,文章介紹策略梯度的輸出是狀態(tài)下采取每個(gè)動(dòng)作的概率值,但這里又說“ 原來 Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients, 這能讓它毫不費(fèi)力地在連續(xù)動(dòng)作中選取合適的動(dòng)作, 而 Q-learning 做這件事會(huì)癱瘓.”睬棚,為什么策略梯度能在連續(xù)動(dòng)作中選擇動(dòng)作呢?如果按你之前說的要輸出所有動(dòng)作的概率的話,應(yīng)該無法輸出連續(xù)動(dòng)作的概率吧抑党?

    深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-Actor-Critic算法原理和實(shí)現(xiàn)

    在之前的幾篇文章中包警,我們介紹了基于價(jià)值Value的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法Deep Q Network。有關(guān)DQN算法以及各種改進(jìn)算法的原理和實(shí)現(xiàn)底靠,可以參考之前的文章: 實(shí)戰(zhàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)...

  • 文章寫得超好管行,非常清晰,就是gi的含義那塊沒太看懂

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