update errata

This commit is contained in:
qiwang067
2024-01-30 11:35:33 +08:00
parent ebcb4adb6f
commit 41693f51cd

View File

@@ -1,6 +1,22 @@
# 纸质版勘误修订表
**如何使用勘误?首先找到你的书的印次,接下来对着下表索引印次,该印次之后所有的勘误都是你的书中所要注意的勘误,印次前的所有勘误在当印次和之后印次均已印刷修正。为方便读者,所有修订内容都列举在此。其中部分修订是为了更便于读者理解,并非原文有误。**
## 第1版第9次印刷2024.01
* 135页第一段1~2行我们来看一下 **PPO1** 算法,即近端策略优化惩罚算法。它先初始化一个策略的参数 $\theta^{0}$。在每一个迭代中 → 我们先看一下近端策略优化惩罚算法,其先初始化一个策略的参数 $\theta^{0}$,在每一个迭代中
* 135页第二段第2行这里会遇到一个问题就即 $\beta$ 要设置为多少?→ 这里会有一个问题:$\beta$ 要设置为多少。
* 135页倒数第一段如果我们觉得计算 KL 散度很复杂,那么还有一个 PPO2 算法PPO2 即近端策略优化裁剪算法。→ 如果我们觉得计算 KL 散度很复杂,可以使用近端策略优化裁剪算法。
* 136页式(5.19) 改为:
$$
\begin{aligned}
J_{\mathrm{PPO}}^{\theta^k}(\theta) \approx \sum_{\left(s_t, a_t\right)} \min & \left(\frac{p_\theta\left(a_t \mid s_t\right)}{p_{\theta^k}\left(a_t \mid s_t\right)} A^{\theta^k}\left(s_t, a_t\right),\right. \\
& \left.\operatorname{clip}\left(\frac{p_\theta\left(a_t \mid s_t\right)}{p_{\theta^k}\left(a_t \mid s_t\right)}, 1-\varepsilon, 1+\varepsilon\right) A^{\theta^k}\left(s_t, a_t\right)\right)
\end{aligned}
\tag{5.19}
$$
## 第1版第8次印刷2023.11
* 主要符号表在 $r$ 后面添加 4 行: