强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法（从原理到代码实现）

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强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导] [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets…

js学习笔记之排序算法的原理及代码

冒泡排序比较任何两个相邻的项,如果第一个比第二个大,则交换它们重复这样的操作,直到排序完成,具体代码如下: let arr = [67,23,11,89,45,76,56,99] function bubbleSort ( data ) { var temp = 0; for ( var i = data.length ; i > 0 ; i -- ){ for( var j = 0 ; j < i - 1 ; j++){ if( data[j] > data[j + 1] ){ t…

BP算法从原理到python实现

BP算法从原理到实践反向传播算法Backpropagation的python实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实…

强化学习（五）—— 策略梯度及reinforce算法

1 概述在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

深度学习课程笔记（十三）深度强化学习 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s…

DRL之：策略梯度方法　（Policy Gradient Methods）

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直…