PPO算法 算法是一类典型的 算法，既适用于连续动作空间，也适用于离散动作空间。 算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，由 的研究人员 等人在 年提出。 算法的主要思想是通过在策略梯度的优化过程中引入一个重要性权重来限制策略更新的幅度，从而提高算法的稳定性和收敛性。 算法的优点在于简单、易于实现、易于调参，应用十分广泛，正可谓 “遇事不决 ”。 算法的核心思想就是通过重要性采
DDPG 深度确定性策略梯度算法（ ），是一种确定性的策略梯度算法。 算法在 算法 的基础上，再结合一些技巧，这些技巧既包括 算法中也用到的目标网络、经验回放等，也包括引入噪声来增加策略的探索性。这里讲讲 引入的噪声。其实引入噪声的方法在前面 算法中就讲到了，只是 算法是在网络中引入噪声，而 算法是在输出动作上引入噪声，同 策略类似。本质上来讲，引入噪声的作用就是为了在不破坏系统的前
深度学习基础1、化学习与深度学习的关系强化学习解决的是序列决策问题，而深度学习解决的是“打标签”问题，即给定一张图片，我们需要判断这张图片是猫还是狗，这里的猫和狗就是标签，当然也可以让算法自动打标签，这就是监督学习与无监督学习的区别。而强化学习解决的是“打分数”问题，即给定一个状态，我们需要判断这个状态是好还是坏，这里的好和坏就是分数。除了训练生成模型之外，强化学习相当于在深度学习的基础上增加了一
免模型预测蒙特卡洛估计 蒙特卡洛估计方法在强化学习中是免模型预测价值函数的方式之一，本质是一种统计模拟方法。 蒙特卡洛方法主要分成两种算法，一种是首次访问蒙特卡洛（）方法，另外一种是每次访问蒙特卡洛（）方法。 方法主要包含两个步骤，首先是产生一个回合的完整轨迹，然后遍历轨迹计算每个状态的回报。时序差分估计 时序差分估计方法是一种基于经验的动态规划方法，它结合了蒙特卡洛和动态规划的思想。最简单的时
1 马尔可夫决策过程 这里学习强化学习中最基本的问题模型，即马尔可夫决策过程，它能够以数学的形式来表达序列决策过程。 智能体每一时刻都会接收环境的状态，并执行动作，进而接收到环境反馈的奖励信号和下一时刻的状态。 这里马尔可夫决策过程。在介绍马尔可夫决策过程之前，我们先介绍它的简化版本：马尔可夫过程（Markov process，MP）以及马尔可夫奖励过程（Markov reward
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