做研學(xué)的網(wǎng)站,北京建筑設(shè)計網(wǎng)站,網(wǎng)站預(yù)訂功能怎么做,wordpress 重置插件深度強化學(xué)習(xí)與無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析 深度強化學(xué)習(xí) 在深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Q - learning和REINFORCE是兩種重要的方法。它們在收集環(huán)境信息以指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）方面存在差異。Q - learning每走一步，就會檢查NN對結(jié)果的預(yù)測是否接近實際發(fā)生的情況。從Q - learning的損失函數(shù)…深度強化學(xué)習(xí)與無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析深度強化學(xué)習(xí)在深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Q - learning和REINFORCE是兩種重要的方法。它們在收集環(huán)境信息以指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）方面存在差異。Q - learning每走一步，就會檢查NN對結(jié)果的預(yù)測是否接近實際發(fā)生的情況。從Q - learning的損失函數(shù)來看，如果預(yù)測和結(jié)果相同，就無需更新。而REINFORCE則是在完成一整局游戲（從初始狀態(tài)到游戲結(jié)束）后才改變NN的參數(shù)。不過，我們也可以采用類似Q - learning的方式，但按照REINFORCE的參數(shù)修改時間表進行操作。這樣雖然學(xué)習(xí)速度會變慢，因為參數(shù)更改的頻率降低了，但由于計算的是實際的折扣獎勵，所以參數(shù)的更改會更優(yōu)。Actor - Critic方法在探討了Q - learning和REINFORCE的差異后，我們來關(guān)注它們的相似之處。在這兩種方法中，NN要么計算一個策略，要么在Q - learning中計算一個可以輕松用于創(chuàng)建策略的函數(shù)。因此，這兩種情況下的NN都在近似一個單一的函數(shù)，該函數(shù)告訴我們?nèi)绾涡袆?，這類強化學(xué)習(xí)（RL）程序被稱為actor方法。接下來介紹Actor - Critic方法，這類程序包含兩個NN子組件，每個子組件都有自己的損失函數(shù)：一個是actor程序，另一個是critic程序。這里重點介紹優(yōu)勢Actor - Critic方法（a2c），它是一個不錯的選擇，因為它效果良好，并且可以從REINFORCE逐步改進得到。我們先介紹第一個版本（增量版）a2c–，并將其應(yīng)用于推車桿游戲。a2c被稱為優(yōu)勢Actor - Critic方法是因為它使用了“優(yōu)勢”的概念。狀態(tài) - 動作對的優(yōu)勢是狀態(tài) - 動作Q值