无聊死了~~~完整的a2c.c

基于策略的强化学习:Actor-Critic算法 Actor-Crtic算法伪代码和pytorch以及stable-baselines3代码实现 阅读详情
#include <stdio.h>
void main()
{
double x,y;
char *ch[]={"零","壹","贰","叁","肆","伍","陆","柒","捌","玖"};
char *ch1[]={"拾","佰","仟","万","拾","佰","仟","亿"};
char num[256];
long i,n,j,m,y1;
printf("input:");
scanf("%lf",&x);
n=(long)x;                                      /*得整数部分*/
y=x-n;                                          /*得小数部分*/
for(i=0;n!=0;i++)                               /*将整数部分放进数组中*/
  {
  num[i]=(char)(n%10);
  n/=10;
  }
m=i;
num[i]='.';
/*这段代码的功能可以使用其他的方法来得到*/
for(y=y*10;(long)((y-(long)y)*10);)             /*如果小数位还是有数(非0)循环继续*/
    y*=10;                                      /*小数转化为整数如0.11111转为11111.00...*/
y1=(long)y;
for(i=m+1;y1!=0;i++)
    {num[i]=(char)(y1%10);
      y1=y1/10;}                                /*将小数部分放进数组中*/
/*END*/
/
for(n=0;;n++)
  {
    if(num[n]=='.')                             /*N在这里的时候已经被加满了*/
      {
      for(j=n-1;j>=0;j--)                       /*判断是否是万位,亿位..如是再判断是否是0如是就不输出零.*/
          {
          if(m<=5)
            if(m==5&&(int)num[j]==0)
              ;
            else
                printf("%s",ch[(int)num[j]]);   /*输出大写壹..*/
          else
            if(m%4==0&&(int)num[j]==0)
                  ;
            else
              printf("%s",ch[(int)num[j]]);
          if(m>=2)
            {printf("%s",ch1[m-2]);             /*输出拾佰仟..如有2位就输出拾*/
              m=m--;}
          }
      printf("点");
      break;
      }
  }
  for(i=i-1;num[i]!='.';i--)
    printf("%s",ch[(int)num[i]]);               /*输出小数部分*/
}
强化学习之policy-based方法A2C实现(PyTorch) A2C:Advantage Actor Critic算法 应该是全期望 V前面少了个γ,虽然都说贝尔曼等式在有模型下才能用,但是上述这个等式在推导过程中可以约去转移概率P,故可以成立。 继Dueling之后,又一个子网络。 最后你会发现,其实就是用TDerror代替了G,其实V也可以充当TD目标值。只不过我们当初选择Q是因为,一是Q能选择动作而V不能;第二是因为当初用V做的时候,经过预测和控制之后,V仍需要转成Q,有了贝尔曼公式就很方便,然后用贪心策略从Q中选出了动作,那么... 阅读详情

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