大家好，今天和各位分享一下 Transformer 中的 Encoder 部分涉及到的知识点：Word Embedding、Position Embedding、self_attention_Mask本篇博文是对上一篇 《Transformer代码复现》的解析，强烈建议大家先看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/125491693由于 Tr

Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念，加入熵的目的是增强鲁棒性和智能体的探索能力。SAC 算法的目的是使未来累积奖励值和熵最大化，使得策略尽可能

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