直线通常三维空间中的直线可以由两点的连线或者两平面的相交线确定,但它的表示却比较麻烦。三维空间中的直线有4个自由度。一个简单的解释是想象在两个正交平面上各取一个点,从而得到一条直线,这两个点各有两个自由度,因此合起来有4个自由度。对于4个自由度的齐次表示一般需要5维向量,这样的表示方法将使得直线与...
强化学习笔记目录强化学习基本概念马尔可夫决策过程动态规划⽆模型预测⽅法⽆模型控制⽅法基于逼近器实现的强化学习算法策略梯度⽅法基于博弈理论的强化学习强化学习基线算法逆强化学习深度强化学习什么是强化学习强化学习是一类基于最大化奖励的决策算法。面临的主要困难动作集不好定义奖励不好设定奖励可能非常稀疏只适...
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推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题,引入强化学习的思想来实现长期回报最大的想法也是很自然的,事实上在工业界已有相关探索。因此后面将会写一个系列来介绍近期强化学习在搜索推荐业务上的应用。 本次将介绍两篇解决强化学习中大规模离散动作空间的论文。 第一篇是 DeepM...
DDPG算法基本概念: 离散动作与连续动作是相对的概念,一个是可数的,一个是不可数的。在 CartPole 环境中,可以有向左推小车、向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中,小乌龟可以有上下左右四个动作。在 Atari 的 Pong 游戏中,游戏有 6个按键的动作可以输出。但在实际情况中,经常会遇到连续动作空间的情况,也...
文章目录一、离散动作和连续动作二、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)Actor-Critic结构 一、离散动作和连续动作离散动作与连续动作是相对的概念,一个是可数的,一个是不可数的。离散动作比如推小车的方向有前后左右四个方向连续动作比如说推小车力的大小、 选择下一时刻方向盘的转动角度或者四轴飞行器的 四个螺...
连续动作空间: 在离散动作场景下,有几个动作就输出几个动作的概率值,然后在随机抽取,是一个随机性策略。再连续动作场景下,我们直接输入某个动作的浮点数,我们输入的同样的state必然输出同样的action,是一个确定性策略在连续动作中,我们在输出层后面加一个tanh函数,作用是把输入限制在-1到1之间,然后我们拿到的输入根...
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