Policy Gradient就是一种直接的方法,他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意,Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播,它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率,不好的行为会被减弱下...
在policy gradient算法中，通常用“策略梯度”的方法来更新策略。即通过最大化策略的期望回报来更新策略参...
式子1中 轨迹的概率是一个累乘，所以在p之前加一个log可以把累乘变成累加；目标函数是logp 是要对logp...
I have a question about ppo's policy_gradient_loss log. The following part https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3/blob/master/stable_baselines3/ppo/ppo.py#L229-L231 Am I correct in understanding that policy_gradient_loss generally gets smaller as we learn? (It is a loss function ...
本篇文章利用tensorflow2.0自定义loss函数实现policy gradient策略梯度,自定义loss=-log(prob) *Vt 现在训练最高分能到193分,但是还是不稳定,在修改中,欢迎一起探讨 文章代码也有参考莫烦大佬的代码 action_dim = 2 //定义动作 state_dim = 4 //定义状态 env = gym.make('CartPole-v0') class PGModel(tf....
Policy Gradient就是一种直接的方法,他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意,Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播,它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率,不好的行为会被减弱下...
Policy Gradient就是一种直接的方法,他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意,Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播,它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率,不好的行为会被减弱下...
Policy Gradient就是一种直接的方法,他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意,Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播,它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率,不好的行为会被减弱下...
策略梯度算法中的损失函数（Loss Function）通常用来指导神经网络参数的更新，以改善策略（Policy）。然而，...