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什么是梯度惩罚？为什么它比渐变裁剪更好？如何实施梯度惩罚？在提起GAN对抗网络中，就不能避免Wasserstein距离的概念，本篇为系列读物，目的是揭示围绕Wasserstein-GAN建模的一些重要概念进行探讨。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732472.html
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在本文中，我们将阅读有关Wasserstein GANs的信息。具体来说，我们将关注以下内容：i）什么是瓦瑟斯坦距离？，ii）为什么要使用它？iii） 我们如何使用它来训练 GAN？ Wasserstein距离，又称为Earth Mover\\\'s Distance (EMD)，是衡量两个概率分布之间的差异程度的
![generative-model [ From GAN to WGAN ]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/686917-1.png)
目录 Kullback–Leibler and Jensen–Shannon Divergence Generative Adversarial Network (GAN) What is the optimal value for D? What is the global optimal? What does the loss function represent? Problems in GANs Hard to achieve Nash equilibrium Low dimensional supports Vanishing gradient Mode collapse Lack of a proper evaluation metric Improved GAN Training
本文主角： ∇ θ J ( θ ) ∝ ∑ s ∈ S μ π θ ( s ) ∑ a ∈ A Q π θ ( s , a ) ∇ θ π θ ( a ∣ s ) nabla_{theta}J(theta) propto sum_{s in mathcal{S}} mu^{pi_{theta}}(s) sum_{a in mathcal{A}} Q^{pi_{theta}}(s, a) nabla_{theta}pi_{theta}(a|s) ∇ θ J ( θ ) ∝ ∑ s ∈ S μ π θ ( s ) ∑ a ∈ A Q π θ
1、策略梯度介绍 相比与DQN，策略梯度方法的区别主要在于，我们对于在某个状态下所采取的动作，并不由一个神经网络来决定，而是由一个策略函数来给出，而这个策略函数的目的，就是使得最终的奖励的累加和最大，这也是训练目标，所以训练会围绕策略函数的梯度来进
Proximal Policy Optimization(PPO) 近端策略优化，可以说是目前最稳定，最强的强化学习算法之一了，也是openAI默认的强化学习算法，有多叼不用我说了吧。 笔者在强化学习的道路上看来很多书，看了很多代码，和很多大佬的博客，只是很多都是侧重一个方面，所以我在吸取百家之
摘要： 本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，
第九章 策略梯度 之前介绍的 DQN 算法属于基于价值(value-based)的算法，基于策略梯度的算法直接对策略本身进行优化。 将策略描述成一个带有参数 θ theta θ 的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性(deterministic)的离散动作，而是对应的 动作概率分布
目录 1.WGAN产生背景 （1）超参数敏感 （2）模型崩塌 2.WGAN主要解决的问题 3.不同距离的度量方式 （1）方式一 （2）方式二 （3）方式三 （4）方式四 4.WGAN原理 （1）p和q分布下的距离计算 （2）EM距离转换优化目标推导 （3）判别器和生成器的优化目标 5.WGAN训练算法 6.WGAN网络
在降水预报中，通常会出现 \\\"双重惩罚问题 \\\"的指标或度量包括那些常用于预报验证的指标或度量。当假阴性（漏报降水事件）和假阳性（误报）受到同等惩罚或加权时，就会出现双重惩罚问题，这在某些应用中可能会产生问题。以下是一些可能出现双重惩罚问题的常见指标：
生成效果 基本描述 1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序，MATLAB程序； 2.适用于MATLAB 2020版及以上版本； 3.基于Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）的数据生成模型引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）来改善训练的稳定性和生成样本的质量。W
