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qiwang067
2023-02-16 21:10:24 +08:00
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@@ -31,10 +31,26 @@ pip install gym==0.25.2
    举一个例子来说明预测与控制的区别。首先是预测问题。在图 2.16a的方格中智能体可以采取上、下、左、右4个动作。如果采取的动作让智能体走出网格则其会在原位置不动并且得到 -1 的奖励。除了将智能体从 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{B}$ 移走的动作外,其他动作的奖励均为 0。智能体在 $\mathrm{A}$ 采取任意一个动作,都会移动到 $\mathrm{A}^{\prime}$ ,并且得到 +10 的奖励。智能体在 $\mathrm{B}$ 采取任意一个动作,都会移动到 $\mathrm{B}^{\prime}$ ,并且得到 +5 的奖励。如图 2.16b所示现在我们给定一个策略在任何状态中智能体的动作模式都是随机的也就是上、下、左、右的概率均为 0.25。预测问题要做的就是,求出在这种决策模式下的价值函数。图 2.16 c是折扣因子为 $\gamma=0.9$ 时对应的价值函数。
* 55页第2段的第1行$p(2 \mid 6, \mathrm{u})=2$ → $p(2 \mid 6, \mathrm{u})=1$
* 96页删除图3.33上面一段文字事实上Q 学习算法被提出的时间更早Sarsa 算法是 Q 学习算法的改进。
* 96页删除图3.33上面一段文字的参考文献:邱锡鹏. 神经网络与深度学习 [M]. 北京:机械工业出版社, 2020.
* 105页删除参考文献[5] 邱锡鹏. 神经网络与深度学习 [M]. 北京:机械工业出版社, 2020.
* 116页图4.10替换成下图:
![](res/4-10.png ':size=550')
* 116页图4.10的标题替换为:理想情况下动作概率的变化
* 116页图4.10下面一段的第5行我们可能只采样到动作b或者只采样到动作c → 我们可能只采样到动作b和动作c
* 116页图4.11替换成下图:
![](res/4-11.png ':size=550')
* 116页图4.11的标题替换为:实际情况下动作概率的变化
* 121页图4.14上面一段的第4行每个动作计算梯度 $\nabla \ln \pi\left(a_{t} \mid s_{t}, \theta\right)$ → 每个动作计算梯度 $\nabla \log \pi\left(a_{t} \mid s_{t}, \theta\right)$
* 121页图4.14上面一段的倒数第1行$\nabla \ln \pi\left(a_{t} \mid s_{t}, \theta\right)$ → $\nabla \log \pi\left(a_{t} \mid s_{t}, \theta\right)$
* 121页图4.14替换成下图: