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  • A2C_atari

    args = get_args() 各種超參數(shù)設(shè)置 envs = create_multiple_envs(args) 創(chuàng)建環(huán)境 a2c_trainer = a2c_agen...

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    PPO

    On-policy VS Off-policy On-policy: The agent learned and the agent interacting with the...

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    Actor-Critic

    采取# Review – Policy Gradient G表示在采取一直到游戲結(jié)束所得到的cumulated reward。這個(gè)值是不穩(wěn)定的,因?yàn)樵谀骋粋€(gè)state采取同一...

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    Policy Gradient

    Basic Components 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,主要有三個(gè)部件(components):actor、environment、reward function。其中env和rew...

  • if __name__ == '__main__' 如何正確理解

    程序入口 對于很多編程語言來說,程序都必須要有一個(gè)入口,比如 C,C++,以及完全面向?qū)ο蟮木幊陶Z言 Java,C# 等。如果你接觸過這些語言,對于程序入口這個(gè)概念應(yīng)該很好理...

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    Lecture 6: Value Function Approximation

    一、Introduction (一)Large-Scale Reinforcement Learning 強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于解決較大的問題,例如: Backgammon: st...

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    Lecture 5: Model-Free Control

    一、Introduction (一)Model-Free Reinforcement Learning Last lecture:Model-free prediction估...

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    Lecture 4: Model-Free Prediction

    一、Monte-Carlo Learning (一)Monte-Carlo Reinforcement Learning MC方法可直接從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí) MC是model-fre...

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    Lecture 3: Planning by Dynamic Programming

    一、Introduction (一) 什么是動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming) Dynamic:問題的動(dòng)態(tài)順序或時(shí)間成分Programming:優(yōu)化“程序”,...

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    Lecture 1:intro_RL

    一、關(guān)于RL (一)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特征 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)的不同之處: 沒有監(jiān)督者,只有一個(gè)reward標(biāo)志 反饋有延遲,不是馬上得到 時(shí)間很重要(序列)監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)將獨(dú)立同分...

  • 這種事,也只有在故事中才會(huì)有

    我下星期一結(jié)婚,你來嗎?

    01 “我下個(gè)星期一結(jié)婚,你來嗎?” 電話那頭里,他的聲音依舊溫潤,如同少年時(shí)的初次遇見,如沐春風(fēng)一見如故。 我拿著手機(jī)的手抖了抖,不自覺咽了口口水,沒有說話。 他也沒有說話...

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