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，使用的损失函数通常是负的策略梯度，也称为 REINFORCE 算法。该损失函数的形...
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 ...
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...
轨迹中的每个状态动作都是由该策略产生，这样就可以通过交互轨迹得到的采样值去近似期望计算。
虽然我们称之为损失函数,但是这与监督学习中的loss function并不等价,主要有以下两个区别: 1、数据分布是否取决于参数 真正的损失函数通常定义在固定的数据分布上,这个数据的分布与我们所要优化的参数无关。而在RL并非如此,我们所需要的数据经常是需要根据最新的策略去进行采样。 2、RL中的loss并不衡量性能 损失函数...