Burkov预告深度强化学习新书并释义策略梯度损失
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Burkov预告深度强化学习新书并释义策略梯度损失
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AI 综述
《深度强化学习实战》作者 Maxim Burkov 预告一本深度强化学习新书，并分享书稿样张。Burkov称，策略梯度中的 loss 是为推导更新方向而刻意构造的 surrogate loss，不是监督学习中的预测误差；样张以 reward-to-go 推导，借 PyTorch 的 SGD 实现所谓“假 loss”的梯度上升，用其导数获得期望的策略更新方向。
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最新进展11月2日 08:57
《深度强化学习实战》作者 Burkov：策略梯度 loss 没有物理意义报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI Hunt《深度强化学习实战》作者 Burkov：策略梯度 loss 没有物理意义
《深度强化学习实战》作者 Burkov 预告新书并展示样张，说明策略梯度中的 loss 只是刻意构造的 surrogate loss，并非监督学习意义上的误差度量。样张以 reward-to-go 推导，借 PyTorch 的 SGD 实现“假 loss”的梯度上升，其导数用于得到期望的策略更新方向。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。