From 730a689b1d78ed60839ce8a776bac2f9abc57957 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: qiwang067 <qiwang067@163.com>
Date: Thu, 18 Aug 2022 16:57:21 +0800
Subject: [PATCH] udpate chapter4.md

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 docs/chapter4/chapter4.md | 2 --
 1 file changed, 2 deletions(-)

diff --git a/docs/chapter4/chapter4.md b/docs/chapter4/chapter4.md
index 4fd6d60..4c68267 100644
--- a/docs/chapter4/chapter4.md
+++ b/docs/chapter4/chapter4.md
@@ -181,13 +181,11 @@ $$
 
 我们要把每一笔训练数据，都使用 $R(\tau)$ 进行加权。如图 4.9 所示，我们使用 PyTorch 或 TensorFlow 之类的深度学习框架计算梯度就结束了，与一般分类问题差不多。
 
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 <div align=center>
 <img width="550" src="../img/ch4/4.10.png"/>
 </div>
 <div align=center>图 4.9 自动求梯度</div>
 
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 ## 4.2 策略梯度实现技巧
 下面我们介绍一些在实现策略梯度时可以使用的技巧。
 ### 4.2.1 技巧 1：添加基线