發(fā)簡信
IP屬地：河南
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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_tra...
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PPOOn-policy VS Off-policy On-policy: The agent learned and the agent inter...
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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竹习。這個值是不穩(wěn)定的阴幌，...
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Policy GradientBasic Components 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中跷跪，主要有三個部件(components)：actor擒抛、environment饱溢、reward fun...
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Lecture 6: Value Function Approximation一遏匆、Introduction （一）Large-Scale Reinforcement Learning 強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于解決較大的問題叁征，例如： ...
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Lecture 5: Model-Free Control一尸红、Introduction （一）Model-Free Reinforcement Learning Last lecture:Model-f...
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Lecture 4: Model-Free Prediction一吱涉、Monte-Carlo Learning （一）Monte-Carlo Reinforcement Learning MC方法可直接從經(jīng)驗中...
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Lecture 3: Planning by Dynamic Programming一、Introduction （一） 什么是動態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming） Dynamic：問題的動態(tài)順序或時間成分Prog...
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Lecture 1:intro_RL
一外里、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)督者怎爵，只有一個reward標(biāo)志 反饋有延遲，不是馬上得到 時間很重...