捌椒的博客

评估动作的价值，我们称为 QQQ 值：它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望；评估状态的价值，我们称为 VVV 值：它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。在Qlearning，我们用下一状态 St+1S_{t+1}St+1​ 的最大 QQQ 值替代 St+1S_{t+1}St+1​ 的 VVV 值。V(St+1)V(S_{t+1})V(St+1​) 加上状态转移产生的奖励 RRR。就是 Q(S,a)Q(S,a)Q(S,a) 的更新目标。神经网络的目的在手.

第一次连接远端服务器时还能成功连接，中午吃过饭后，pycharm却掉线了，怎么也连接不上。还爆出各种错误。错误如下：控制台报错Error:Python helpers are not copied yet to the remote host. XXXXXXX日志窗口给出错误原因Couldn’t upload helpers for remote interpreter: Connection timed out: connectCouldn’t refresh skeletons for

文章转自：刘建平Pinard：强化学习(十六)深度确定性策略梯度(DDPG)，在此向作者表示由衷的感谢。前言在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG)。本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的de

文章转自：刘建平Pinard：强化学习（一）模型基础 ，在此向作者表示由衷的感谢。前言从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。第一篇会从强化学习的基本概念讲起，对应Sutton书的第一章和UCL课程的第一讲。1. 强化学习在机器学习中的位置强化学习的学习思路和人比较类似，是在实践中学习，比如