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madlsj98
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2021年1月27日
强化学习的想法
摘要: 1.如果数据满足独立同分布将没必要使用强化学习
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posted @ 2021-01-27 20:43 madlsj98
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2021年1月19日
论文网站
摘要: DBLP+谷歌学术+百度学术
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posted @ 2021-01-19 15:59 madlsj98
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2021年1月18日
Policy Gradient实战(神经网络在强化学习中的意义)
摘要: 输入观测的东西 经过黑盒子 输出一个概率分布 相当于也是图像识别 在Policy Gradient中,我们需要训练一个Agent。这个Agent相当于一个分类器,其输入是观测到环境的信息observation(state),输出为行为action的概率分布。我们可以用简单的多层感知机去实现这个分类器
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posted @ 2021-01-18 21:19 madlsj98
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2021年1月15日
博客记载
摘要: 策略梯度:https://blog.csdn.net/hhy_csdn/category_8657689.html https://tomaxent.com/2019/04/14/%E7%AD%96%E7%95%A5%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E6%96%B9%E6%B3%95/ http
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posted @ 2021-01-15 14:53 madlsj98
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2021年1月14日
一、环境配置+两大法宝函数
摘要: python 3.6 pycharm和juypter 1.宿舍用gymlab 2.juypter默认base环境 1.需要在你的环境下:conda install nb_conda 2.日常使用: 1.activate gymlab 2.jupyter notebook 3.选择desktop桌面,
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posted @ 2021-01-14 11:12 madlsj98
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