因此整个TD(λ)算法的伪代码如下: 主要的步骤也就三个: 更新资格迹向量: \mathbf{z} \leftarrow \gamma \lambda \mathbf{z}+\nabla \hat{v}(S, \mathbf{w}) 更新单步的TD误差: \delta \leftarrow R+\gamma \hat{v}\left(S^{\prime}, \mathbf{w}\right)-\hat{v}(S, \mathbf{w}) ...
SARSA(\lambda) 算法伪代码: 其中 e(s,a)称为资格迹函数(eligibility trace) 离线控制算法 - Q-learning 使用两个控制策略,一个策略用于选择新的动作,另一个策略用于更新价值函数 与SARSA: 相同:采用 ε一贪婪法 选择动作A,进入状态 S′ 不同:在状态 S′ 下,SARSA继续采用 ε一贪婪法,选取 A′;而 Q...
GAE是一种新的优势估计方法,它通过对多步优势估计值进行加权平均,得到一种偏差和方差的折衷。而TD(lambda)则是通过设定一个折扣因子lambda,来决定当前回报与未来回报的权重,基于时间差分的思想计算状态价值。 2.偏差和方差不同 GAE通过加权平均多步优势估计值,可以有效地控制偏差和方差,实现二者的平衡。而TD(lambda)...
Lambda 允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中)。 使用Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑。 相关概念 Lambda表达式只和函数式接口有关 Lambda表达式用于取代函数式接口的实现类及其方法 函数式接口 有且仅有一个抽象方法的接口称为“函数式接口”。 这个条件决定了Lambda中,为什么我们能够直接在...
任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。我们需要确定好各个 lambda 的比例。SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alpha 已经用于自动调整策略熵了,所以我们只能修改lambda1。
这个代码很简单(在下也没有进行什么额外的抽象),这里就不过多讲解了,这里用到了一个ClosureTimers包,doAfter就是来自这个包,本质上就是一种lambda函数,doAfter创建的是一次性计时器,这里使用了一个BJ函数(BJ是对Blizzard jass的简称),需要查询某些功能的BJ函数是什么可以打开编辑器,选择对应的 ...
command=lambda:start_double(1)) b3.place(x=20, y=830, width=140, height=70) b4=tk.Button(mainfram,width=30,text="计算13两点定位",command=lambda:start_double(2)) b4.place(x=180, y=830, width=140, height=70) b5=tk.Button(mainfram,width=30,text="计算23两点定位",command=lambda:...
我有一个16x16表,我向所有td发出一个lambda函数(将参数传递给实际函数),如下所示:{ tds[td].onclick= function() { }} 如您所见, 浏览1提问于2013-11-23得票数 1 回答已采纳 1回答 VBScript向JavaScript问题传递参数 、、 我试图使用VBScript动态填充一个按钮,并从中调用一个传递参数的JavaScript函数(我想...
修改reward scale,相当于修改lambda1,从而让可以让 reward项 和 entropy项 它们传递的梯度大小接近。与其他超参数不同,只要我们知晓训练环境的累计收益范围,我们就能在训练前,直接随意地选定一个reward scaling的值,让累计收益的范围落在 -1000~1000以内即可,不需要精细调整: ...
修改reward scale,相当于修改lambda1,从而让可以让 reward项 和 entropy项 它们传递的梯度大小接近。与其他超参数不同,只要我们知晓训练环境的累计收益范围,我们就能在训练前,直接随意地选定一个reward scaling的值,让累计收益的范围落在 -1000~1000以内即可,不需要精细调整: ...