這段**展示了如何使用策略梯度方法進行強化學習。檢視這些示例的**鏈結。
有關ray的強化學習庫的概述，請參見rllib。
執行這個例子，你將需要安裝tensorflow與gpu支援(至少版本1.0.0)和其他一些依賴。
pip install gym[atari]
pip install tensorflow
rllib train --env=pong-ram-v4 --run=ppopong-ram-v4atari環境中訓練乙個**。您還可以嘗試傳入pong-v0環境或cartpole-v0環境。如果您希望使用不同的環境，您將需要更改example.py中的幾行
通過將tensorboard指向日誌輸出目錄，可以監視當前和歷史的培訓進度，如下所示。
tensorboard --logdir=~/ray_results五 策略梯度
1.3 蒙特卡洛 mc 和時序差分 td 的聯絡與區別 1.4 reinforce的計算過程 首先介紹幾個名詞 actor 產生並執行策略或動作 policy或者action 的東西。比如打遊戲，actor就是手柄，操縱角色移動。environment 同樣是打遊戲，environment 就是主機...
策略梯度理解
策略梯度 policy gradient 是所有基於策略搜尋的強化學習演算法的基礎，就像mdp是所有強化學習問題的基礎一樣。後續提出的演算法 如actor critic trpo ppo dpg 都是針對策略梯度演算法的缺陷提出改進，所以理解策略梯度的各種細節十分必要。為什麼要用基於策略的學習？1 ...
Policy Gradient （策略梯度演算法）
policy gradient 策略梯度演算法 前置基礎知識 策略梯度演算法 直接根據當前的狀態來選擇動作。策略梯度的演算法是回合更新，在回合中的中每一步記錄狀態 動作 獎勵，在乙個回合完成以後，目標損失函式 回合中每步狀態的動作，與已執行的動作做交叉熵，如果乙個動作得到的獎勵多，那麼這個動作出現的...