← 知识地图∇ 算法与优化

优化

3 个概念,1 个已写;与 2 门其他学科共享概念或相互关联。先修的在左,同一章的圈在一起,通往这门课之外的关系挂在卡片上。

12 先修进阶 ∇优化 应用 随机梯度方法 MDP 与价值函数 Policy Gradient
关系位置即顺序:沿轨道从左到右读
节点概念方法已写待写1 / 3 已点亮

点一个概念查看它的说明和关系1 / 3 已点亮

优化1/3

点一个节点,这里会显示它的说明,以及它和其他节点之间的关系。

这门课的关系一览2
  • MDP 与价值函数前置Policy Gradient

    目标 J(θ) 定义在 MDP 的轨迹分布上。

  • 随机梯度方法应用Policy Gradient

    策略梯度的更新是对 J(θ) 的随机梯度上升,收敛分析沿用随机非凸优化。