Verstärkungslernen (RL) verwendet Richtliniengradientenalgorithmen, um die Richtlinien eines Agenten direkt zu optimieren. Diese Algorithmen schätzen den Gradienten der erwarteten Belohnung in Bezug auf die Parameter der Richtlinien.
Dieser Leitfaden liefert eine praktische Erklärung des Richtliniengradientenheorems, seiner Ableitung und einer Pytorch -Implementierung des Richtliniengradientenalgorithmus.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPolicy Gradient Sheorem erklärt: Eine praktische Einführung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.
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mPDF
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