优势估计 优势函数 A_t 量化了动作 a_t 相对于平均表现的优势程度: 其中V(s_t) 是代表从状态 s_t 的预期奖励的基准值函数。在 GRPO 中,优势用于为更新加权,确保导致高于平均奖励的动作得到强化。 策略梯度更新由以下公式给出...
clamp(value: ScopeType): ScopeType 将给定值限定到当前范围内。 元服务API: 从API version 12开始,该接口支持在元服务中使用。 系统能力: SystemCapability.Utils.Lang 参数: 参数名类型必填说明 value ScopeType 是 传入的给定值。 返回值: 类型说明 ScopeType 如果传入的value小于下限,则返回lowerObj;如果大于...
advantage= (y-forecast).mean(dim=1,keepdim=True)baseline=0.5 # chosen constant baseliner_t=policy_value/baselineepsilon=0.1r_t_clipped=torch.clamp(r_t, 1-epsilon, 1+epsilon)policy_loss=-torch.min(r_t*advantage, r_t_clipped*advantage).mean()loss=loss_forecast+model.lambda_policy*policy_l...
优势估计 优势函数 A_t 量化了动作 a_t 相对于平均表现的优势程度: 其中V(s_t) 是代表从状态 s_t 的预期奖励的基准值函数。在 GRPO 中,优势用于为更新加权,确保导致高于平均奖励的动作得到强化。 策略梯度更新由以下公式给出: 这个更新规则表明,应该在增加具有正优势动作概率的方向上调整 θ,同时降低具有负...
API声明:static clamp(n: Value, min: Value, max: Value): Decimal; 差异内容:static clamp(n: Value, min: Value, max: Value): Decimal; arkts/@arkts.math.Decimal.d.ets 新增API NA 类名:Decimal; API声明:add(n: Value): Decimal; 差异内容:add(n: Value): Decimal; arkts/@arkts.math....
setInputAction方法的第二个参数为Cesium.ScreenSpaceEventType.MOUSE_MOVE时该方法的回调函数的click参数的类型为Cesium.ScreenSpaceEventHandler.MotionEvent,现在我已经将第二个参数改为动态的了,那回调函数的click参数类型怎么改呢? 我尝试将 this.handler.setInputAction((click: Cesium.ScreenSpaceEventHandler.Positione...
其中V(s_t) 是代表从状态 s_t 的预期奖励的基准值函数。在 GRPO 中,优势用于为更新加权,确保导致高于平均奖励的动作得到强化。 策略梯度更新由以下公式给出: 这个更新规则表明,应该在增加具有正优势动作概率的方向上调整 θ,同时降低具有负优势动作的概率。
{blog.content} ))} ); } 进入全屏, 退出全屏 而这正是我们的简洁的小博客页面!它没什么花里胡哨的,但确实挺好用的。你可以看到我们之前创建的博客就显示在这里,直接从我们的后端API拿来的。 这真是个好例子,展示了各项是如何紧密联系在一起的,前后端配合得恰到好处。 结尾 从项目...
其中V(s_t) 是代表从状态 s_t 的预期奖励的基准值函数。在 GRPO 中,优势用于为更新加权,确保导致高于平均奖励的动作得到强化。 策略梯度更新由以下公式给出: 这个更新规则表明,应该在增加具有正优势动作概率的方向上调整 θ,同时降低具有负优势动作的概率。
advantage= (y-forecast).mean(dim=1, keepdim=True) baseline=0.5 # chosen constant baseline r_t=policy_value/baseline epsilon=0.1 r_t_clipped=torch.clamp(r_t, 1-epsilon, 1+epsilon) policy_loss=-torch.min(r_t*advantage, r_t_clipped*advantage).mean() loss=loss_forecast+model.lambda_...