PPO算法之所以被提出，根本原因在于在处理连续动作空间时取值抉择困难。取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一致，造成学习波动较大或局部震荡。除此之外，因为在线学习的性质，进行迭代策略时原先的采样数据无法被重复利用，每次迭代都需要重新采样；同样地置信域策略梯度算法虽然利用重要性采样、共轭梯度法求解提升了样本效率、训练速率等，但在处理函数的

算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了算法里面的一些思想。本文将会介绍其基本原理，并实现DDPG算法来训练游戏的例子。

整理一些常见八股问题，用于面试复习。

Q learning算法是一种的强化学习算法，Q是quality的缩写，Q函数 Q(state，action)表示在状态state下执行动作action的quality， 也就是能获得的Q value是多少。算法的目标是最大化Q值，通过在状态state下所有可能的动作中选择最好的动作来达到最大化期望reward。Q learning算法使用Q table来记录不同状态下不同动作的预估Q值。

springboot + mybatis进行分页以及模糊查询后端部分导入依赖<!-- mybatis的分页助手--><dependency><groupId>com.github.pagehelper</groupId><artifactId>pagehelper</artifactId><version>5.1.

是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery和Niranjan在技术论文“” 中介绍了这个算法，并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。这个名称清楚地反应了其学习更新函数依赖的5个值，分别是当前状态S1，当前状态选中的动作A1，获得的奖励RewardS1状态下执行A1后取得的状态S2及S2状态下将会执行的动作A2。我们取这5

当模型太大，或者参数太多的情况下，为了加快训练速度，经常会使用GPU来进行训练。2、把模型参数和input数据转化为cuda的支持类型。是深拷贝，data是取值，是浅拷贝。的效果和data的相似，但是。3、在GPU上计算结果也为。1、判断GPU是否可用。的数据类型，需要转化为。

DQN，即深度Q网络（），是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下，强化学习任务所面临的状态空间是连续的，存在无穷多个状态，这种情况就不能再使用表格的方式存储价值函数。为了解决这个问题，我们可以用一个函数Q(s,a;w)来近似动作-

算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了算法里面的一些思想。本文将会介绍其基本原理，并实现DDPG算法来训练游戏的例子。

大模型幻觉问题（AI Hallucination），指的是大型语言模型在生成文本时，产生事实不准确、逻辑不一致或完全虚构的内容，尽管这些内容看似合理且有说服力，但实际上并不反映真实世界的知识或数据。这种现象通常发生在模型没有足够的背景信息、推理能力不足、或者从训练数据中学习到的知识不完全时。尽管大模型在生成自然语言方面表现出了出色的能力，但它们并不具备真正的理解能力，因此可能会“幻觉”出不存在的事