https://github.com/yrlu/reinforcement_learning/tree/master/policy_gradient
原创
2022-07-19 19:44:12
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详细内容简介根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environme
什么是强化学习？强化学习（英语：Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。核心思想：智能体agent在环境environment中学习，根据环境的状态state（或观测到的observation），执行动作action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。注意：从环境中获取的状态，有时候叫st
http://pytorch.org/docs/0.3.0/distributions.htmlprobs = policy_network(state)m = Categorical(probs)action = m.sample() # 抽样一个actionnext_state, reward = env.step(action) # 得到一个rewardloss = -m.l
原创
2022-07-19 11:49:11
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强化学习(Reinforcement Learning)概率统计知识1. 随机变量和观测值抛硬币是一个随机事件，其结果为**随机变量 X **正面为1，反面为0，若第 i 次试验中为正面，则观测值 xi=12. 概率密度函数物理意义：随机变量在某个确定的取值点附近的可能性**例如：高斯分布（正态分布）**的概率密度函数如下**μ **是均值**σ **是标准差横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度曲
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2024-06-25 10:12:14
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Abstract Task: 将自然语言转换为SQL query 方法: BERT style pre-training model增强到structual schema representation 实验: XSQL在wikiSQL上获得new state-of-art(???) results
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2021-01-01 00:08:00
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梯度不可导的情况出现：一般为强化学习中select_action这步，比如从输出的action_prob里比如argmax出
原创
2022-07-19 11:35:47
237阅读
IRGAN里的上面这个推导用了policy gradient based reinforcem的参数
原创
2022-07-19 19:48:17
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的策略梯度方法，并在 CartPole-V0 上验证它们和无 baseline 的原始方法 REINFORCE & Actor-Critic 的优势
原创
2023-07-29 18:52:31
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一、策略梯度方法概述1.1 与值函数方法的区别策略梯度方法直接优化策略函数π(a|s)，而不是像DQN那样间接通过值函数选择动作。这种直接优化方式具有以下优势：
• 天然支持随机策略
• 适用于连续动作空间
• 策略参数化形式灵活1.2 策略梯度定理策略梯度定理给出了目标函数J(θ)关于策略参数θ的梯度表达式：
∇θJ(θ) = E[∇θ log πθ(a|s) Qπ(s,a)]其中：
• πθ(
对于前端开发者来说，在开发过程中需要监控某些表达式或变量的值的时候，用 debugger 会显得过于笨重，取而代之则是会将值输出到控制台上方便调试。最常用的语句就是console.log(expression)了。然而对于作为一个全局对象的console对象来说，大多数人了解得还并不全面，当然我也是，经过我的一番学习，现在对于这个能玩转控制台的 JS 对象有了一定的认识，想与大家分享一下。cons
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2024-03-18 06:56:26
36阅读
在上篇文章强化学习——Policy Gradient 公式推导我们推导出了 Policy Gradient：
原创
2023-01-12 07:08:22
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本文代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/final_-version_-parallelism_-reinfo
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2022-05-19 21:06:21
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本文相关的博客：（预先知识） 强化学习中经典算法 —— reinforce算法 —— （进一步理解， 理论推导出的计算模型和实际应用中的计算模型的区别）
原创
2022-05-18 09:06:17
932阅读
策略梯度算法在理想情况下，在采样次数足够多的情况下效果是能很不错的，但是当采样不够时就会出现一些问题，例如GtG_tGt的取值是很不稳定的，下图可以形象说明：由于GtG_tGt的取值不稳定，所以(st,at)(s_t, a_t)(st,at)更新也不稳定。由于GGG的值有点太不稳定太玄学了，因此我们可以想办法去用一个神经网络去预测在sss状态下采取行动aaa时对
策略梯度算法在理想情况下，在采样次数足够多的情况下效果是能很不错的，但是当采样不够时就会出现一些问题，例如GtG_tG
首先给出一个代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/CartPole-PolicyNetwork 强化学习中的策略网络算法。《TensorFlow实战》一书中强化学习部分的策略网络算法，仿真环境为gym的CartPole，本项目是对原书代码进行了部分
原创
2022-05-18 09:07:01
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强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法
1.强化学习基础知识点
智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。
环境（environment）：智能体以外的一切统称为环境，环境在与智能体的交互中，能被智能体所采取的动作影响，同时环境也能向智能体反馈状态和奖励。虽说智能体以外的
原创
2023-06-02 13:05:57
253阅读
强化学习由于难收敛所以训练周期较长，同时由于强化学习在训练过程中起训练数据一般都为实时生成的，因
原创
2022-05-19 21:08:42
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