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J值即正义——Policy Gradient思想、REINFORCE算法,以及贪吃蛇小游戏(三)

文章目录

  • 前情提要
  • 谁的J值大呢?
    • 那么 ∇ θ J ( θ ) \nabla_\theta J(\theta) θJ(θ)要怎么求呢?
  • 构建loss函数
  • **代码实现示例**(PyTorch伪代码):

在这里插入图片描述


前情提要

上回咱说道,对于强化学习而言,J值即正义。

比如,你当了老板,你手下的两个高管,分别都为公司的发展提出了宏伟的策略。

他们各说各的理,问谁都觉得他讲得好有道理。但你就是很难决定该听谁的。

这个时候,你就需要知道:J值即正义。

J的定义: J ( θ ) = E τ ∼

http://www.dtcms.com/a/141609.html

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