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你好音比,我看了你的策略梯度文章,文章介紹策略梯度的輸出是狀態(tài)下采取每個動作的概率值隧哮,但這里又說“ 原來 Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients, 這能讓它毫不費力地在連續(xù)動作中選取合適的動作, 而 Q-learning 做這件事會癱瘓.”桶良,為什么策略梯度能在連續(xù)動作中選擇動作呢?如果按你之前說的要輸出所有動作的概率的話近迁,應該無法輸出連續(xù)動作的概率吧?
深度強化學習-Actor-Critic算法原理和實現(xiàn)在之前的幾篇文章中簸州,我們介紹了基于價值Value的強化學習算法Deep Q Network鉴竭。有關DQN算法以及各種改進算法的原理和實現(xiàn)歧譬,可以參考之前的文章: 實戰(zhàn)深度強化學習...
文章寫得超好,非常清晰鹦聪,就是gi的含義那塊沒太看懂
xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機器學習圈账阻,相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost泽本,就必須搞懂其內部的模型原理淘太。這樣才能將各個參數(shù)對應到模型內部,進而理解參數(shù)的含義规丽,根據(jù)需...
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