本文以策略梯度的推导为核心概念,解释了强化学习中的三个关键算法:REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法和 PPO 算法。 对这三个算法的理解为你掌握 OpenAI 用于训练 ChatGPT 的人类反馈强化学习(RLHF)算法做好了充分准备。
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
二是保证探索能力静静等待蹦出来几个reward帮助你更新策略，或者可以用课程学习的方式逐步增加难度。
百度试题 题目关于PPO,下列说法正确的是 A.本质上是一种actor-critic算法B.参数更新速度快C.样本效率更高D.以上都对相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
A、本质上是一种actor-critic算法 B、参数更新速度快 C、样本效率更高 D、以上都对 你可能感兴趣的试题 单项选择题 设p元总体X的协方差阵为则总体的第一主成分是( ) A. B. C. D. 点击查看答案手机看题 问答题 作业:小组活动 任务一:互相问一问、说一说吉米的情况,如他在哪儿、他做什么、什么时候结...
actor的loss很小代表着actor几乎啥也没学到，实很可能现在几乎还是个随机模型。先看下actor的输出概率有...