您现在的位置是:首页 >技术交流 >强化学习系列之Policy Gradient算法网站首页技术交流 强化学习系列之Policy Gradient算法 一夜了 2024-06-19 13:56:33 简介强化学习系列之Policy Gradient算法 一. 背景 1.1 基础组成部分 强化学习里面包含三个部件:Actor,environment,reward function Actor : 表示角色,是能够被玩家控制的。 Policy of Actor:在人工智能中,Policy π pi π 可以表示为一个神经网络,参数为 θ heta 风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。 上一篇 在 Visual Studio 2022 中使用 GitHub Cop... 下一篇 2024考研《数据结构》复习笔记总览(文末... 站长推荐 SpringSecurity实现前后端分离认证授权 SpringSecurity实现前后端分离认证授权 stm32使用HAL库配置串口中断收发数据(保姆级教程) stm32使用HAL库配置串口中断收发数据(保姆级教程) U8W/U8W-Mini使用与常见问题解决 U8W/U8W-Mini使用与常见问题解决 【社区图书馆】伴我前行的一本书《The C Programming Language》 【社区图书馆】伴我前行的一本书《The C Programming Language》 【云原生进阶之容器】第六章容器网络6.6.1--Cilium网络方案概述 【云原生进阶之容器】第六章容器网络6.6.1--Cilium网络方案概述