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问如何在使用Q-Learning时使用theano计算神经网络的梯度
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Stack Overflow用户

提问于 2016-04-01 20:09:03

回答 1查看 126关注 0票数 0

我正在尝试使用一个标准的全连接神经网络作为Q-Learning中动作值的基础。我使用http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp作为参考，特别是这一行：

gparams = [T.grad(cost, param) for param in classifier.params]

我想使用Q-Learning策略控制方法(如http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/node65.html中所述)计算与最后一个操作相关联的输出单元的误差，并将其他输出误差设置为零。

如何使用Theano的grad函数将误差反向传播到神经网络的其余部分？

reinforcement-learning

neural-network

theano

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2016-04-09 13:24:18

神经网络只是Q函数参数化的一种可能方式。在这种情况下执行梯度下降的方式在Sutton和Barto的这本书的section中进行了解释。只需将神经网络的权重视为参数的向量。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/36365013

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