通过高斯策略的RL连续控制是一种基于高斯分布的强化学习算法,用于解决连续动作空间的控制问题。RL代表强化学习(Reinforcement Learning),是一种机器学习方法,通过智能体与环境的交互学习最优策略。
在连续控制问题中,智能体需要在连续的动作空间中选择合适的动作来最大化累积奖励。高斯策略是一种常用的参数化策略,通过学习均值和方差来生成高斯分布,从而选择动作。
具体工作流程如下:
高斯策略的优势在于可以灵活地调整动作的概率分布,适应不同的环境和任务需求。它在连续控制问题中广泛应用,如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。
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