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- ¿Cómo funciona el gradiente de política??
- ¿Por qué es mejor el gradiente de política que Q-Learning??
- ¿Qué es el gradiente de política de vainilla??
- ¿Es DQN un método de gradiente de política??
¿Cómo funciona el gradiente de política??
Los métodos de gradiente de políticas son un tipo de técnicas de aprendizaje de refuerzo que se basan en optimizar las políticas parametrizadas con respecto al rendimiento esperado (recompensa acumulada a largo plazo) por descenso de gradiente.
¿Por qué es mejor el gradiente de política que Q-Learning??
Mientras que Q-learning tiene como objetivo predecir la recompensa de una determinada acción tomada en un determinado estado, los gradientes de políticas predicen directamente la acción en sí misma.
¿Qué es el gradiente de política de vainilla??
El algoritmo de gradiente de política de vainilla utiliza una función de valor en política, lo que esencialmente significa que la red de políticas se actualiza utilizando la experiencia recopilada de la última interacción con el agente.
¿Es DQN un método de gradiente de política??
Capacitación. A diferencia de Q-learning, el algoritmo de gradiente de políticas es un algoritmo en la política, lo que significa que solo aprende a usar transiciones de acción estatal realizada por la política activa actual. Técnicamente, esto significa que no hay experiencia en la memoria de reproducción como en DQN.
