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模型损失函数设计_陈可心_caffe框架_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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值行动更有可能: 随机策略π(a s,u)的梯度由 政策梯度 如何使高价值行动更有可能: 随机策略π(a s,u)的梯度由 确定性策略的梯度a=π(s)由下式给出 L(u) qπ(s,a) A 你 A U 如果a是连续的,q是可微的 actqr批评家algqrithm 估计值函数q(s,a,w)≈qπ(s,a) 随机梯度上升法更新策略参数u 或 L= Q(S,A,W) 一 U A U 估计状态值函数 v(s,v)≈e[rt+1+γrt+2+…是] 用n步抽样法估计q值 qt=rt+1+γrt+2…+γn-1rt+n+γn v(st+n,v) 估计状态值函数 v(s,v)≈e[rt+1+γrt+2+…s] 用n步抽样法估计q值 qt=rt+1+γrt+2…+γn-1rt+n+γn v(st+n,v) 演员向目标更新 diu dlogπ(atist,u)(q v(sv)) = = u-(qt-v(st,v)) CRITIC已更新以最小化MSE W.R.T.目标 lv=(qt-v(st,v))2 Asynchrqnqs Advantag
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