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文章目录策略梯度基本知识什么是策略梯度？强化学习案例策略梯度公式详解如何使你的损失函数更好增加一个基准为每一个action分配不同的权重策略梯度基本知识什么是策略梯度？直接根据状态输出动作或者动作的概率。那么怎么输出呢，最简单的就是使用神经网络啦！
在强化学习(十五)A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient，以下简称DDPG)。
A2C和A3C算法的提出其他评论已有提及我也比较认同。但是AC(ActorCritic)的话，参照强化学习导论第二版第一章1.7节的说法，是sutton等人在1981年，吸收前任在TD和试错学习领域的成果，提出的将TD和试错学习结合的方法，称作actor-critic...
评论：这篇论文将一阶泰勒展开作为策略梯度算法的控制变量。根据理论结果这个算法可以带来无偏差和低方差，根据世界结果动态控制任务显示这个算法降低了采样复杂度。控制变量的使用至关重要，这篇论文是在这个方向上有趣的尝试。
该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。该论文首先检验重要的深度策略梯度方法近端策略优化（PPO）。
策略梯度方法[124]也通过并行策略进行探索。A2C通过IMPALA的并行actor和对actor、学习器之间的策略滞后的修正得到改进。结合异步梯度下降的A3C[70]和Ape-XDPG[50]也依赖并行策…
殊途同归的策略梯度与零阶优化.深度学习如此成功的一个巨大原因就是基于梯度的优化算法（SGD、Adam等）能有效地求解大多数神经网络模型。.然而，既然是基于梯度，那么就要求模型是可导的，但随着研究的深入，我们时常会有求解不可导模型的需求，典型...
【新智元导读】从自动驾驶到Deepfake，深度学习正在改变世界。过去十年中有哪些有影响力的深度学习论文？从“深度学习三巨头”到何恺明，从谷歌到MIT，52篇神级论文带大家回顾深度学习这十年。戳右边链接上新智元…
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A2C和A3C算法的提出其他评论已有提及我也比较认同。但是AC(ActorCritic)的话，参照强化学习导论第二版第一章1.7节的说法，是sutton等人在1981年，吸收前任在TD和试错学习领域的成果，提出的将TD和试错学习结合的方法，称作actor-critic...
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该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。该论文首先检验重要的深度策略梯度方法近端策略优化（PPO）。
策略梯度方法[124]也通过并行策略进行探索。A2C通过IMPALA的并行actor和对actor、学习器之间的策略滞后的修正得到改进。结合异步梯度下降的A3C[70]和Ape-XDPG[50]也依赖并行策…
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