Policy Gradient
Policy gradient methods are reinforcement-learning algorithms that optimize a parameterized policy directly by gradient ascent on the expected return, rather than learning action-values and acting greedily. Founded on Ronald Williams' 1992 REINFORCE algorithm and the policy gradient theorem of Sutton and colleagues (2000), they naturally handle stochastic and continuous action spaces and underpin modern actor-critic and deep-RL algorithms.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Williams, R. J. (1992). Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning. Machine Learning, 8(3–4), 229–256. · DOI 10.1007/BF00992696
- Sutton, R. S., McAllester, D., Singh, S., & Mansour, Y. (2000). Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation. Advances in Neural Information Processing Systems, 12, 1057–1063. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.