7. 优化器 本节尝试了adam和rmsprop两种梯度下降方法包括它们的超参数以及学习率的衰减方案。 优化器各有优劣,学习率的影响非常大,其中adam的学习率初始设为0.0003是最好的,同时带动量会更好。而rmsprop动量作用不明显,只能轻微提升性能。学习率线性衰减到0在大多数环境下提升了性能。 推荐:adam带动量0.9并将初始学...
不是一个概念，on-policy是在使用当前policy的时候更新当前policy，而off-policy有两个部分，一个是behav...
摘要 We study offline reinforcement learning (RL), which seeks to learn a good policy based on a fixed, pre-collected dataset. A fundamental challenge behind this task is the distributional shift due to the dataset lacking sufficient exploration, especially under function approximation. To tackle th...
aThe course covers contemporary health policy, management and leadership in health care organisations with a unique emphasis on the personal and professional development of students on the programme through action learning, psychometric testing, coaching and personal tuition. You submit a dissertation based...
在线学习+on-policy(同策略)：你玩第一关的时候，每次一学到新的技术，马上在下一个state予以利用；...
在线学习+on-policy(同策略)：你玩第一关的时候，每次一学到新的技术，马上在下一个state予以利用；...
而Online learning 实际上有两种含义，在两种意义下都和强化学习有关系，但是和on/off policy的概念没...
不是一个概念。on/off-policy是强调采样和更新的策略是否相同。经典的sarsa算法是一种on-policy算法，是...
很明显不是