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

    深度強化學習-Actor-Critic算法原理和實現(xiàn)

    在之前的幾篇文章中簸州,我們介紹了基于價值Value的強化學習算法Deep Q Network鉴竭。有關DQN算法以及各種改進算法的原理和實現(xiàn)歧譬,可以參考之前的文章: 實戰(zhàn)深度強化學習...

  • 文章寫得超好,非常清晰鹦聪,就是gi的含義那塊沒太看懂

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