1\policy gradient(review)
三個元件:actor\enviroment\reward
enviromwnt和reward開始之前就已經存在,能調整的就是actor的策略,如何是actor的策略可以得到最大的reward.
2\policy of actor
policy:π,是帶有引數的network
input:機器可以理解的資料,向量或者矩陣
output:動作的選項,有幾個就是有幾個neuron.network給這幾個動作權值.權值不同,採取的policy就不同.
流程:actor-->環境--->判斷結果採取action,採取action之後會得到reward
強化學習 強化學習基礎
為了應對車載網路中通訊環境快速變化的難題，可以使用強化學習進行解決，這裡對強化學習的基礎進行整理。主要的應用場景為車載網路中資源分配問題。本文源自莫煩python 強化學習章節，有需要請查閱原文 20200413補充了一些內容，來自這篇部落格，是李巨集毅的深度強化學習的筆記。強化學習的主要構成有 a...
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