深度Q-学习
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01. 深度 Q 学习简介
02. 神经网络作为值函数
03. 蒙特卡洛学习
04. 时间差分学习
05. Q 学习
06. 深度 Q 网络
07. 经验回放
08. 固定 Q 目标
09. 深度 Q 学习算法
10. DQN 改进
11. 实现深度 Q 学习
12. TensorFlow 实现
13. 总结
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05. Q 学习
Q 学习
注意
:因为 SARSA 和 Q 学习都是 TD 方法,它们都有一个缺点,即使用非线性算法逼近时,可能无法收敛于全局最优。
阅读延伸
Rahimi 和 Recht, 2007 年,
《大规模内核机器的随机特征》
将会提供类似于 RBF 内核转换的有效逼近。
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