tf.nn.softplus(-2 * action)
时间: 2024-03-04 13:51:14 浏览: 23
tf.nn.softplus(-2 * action)是将-2 * action作为输入,然后使用softplus函数进行非线性激活。softplus函数是一种平滑的ReLU函数,它可以将任意实数映射到一个非负实数上,而且它的导数恒为正。其函数表达式为:softplus(x) = log(1 + exp(x))。在这段代码中,-2 * action作为输入,经过softplus函数的作用后,得到的结果将会被用于计算概率分布的负对数似然损失函数。
相关问题
log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True)
这段代码是用于计算概率分布的负对数似然损失函数,其中action是模型输出的动作值。具体来说,它计算的是高斯分布的负对数似然函数,这是因为在某些强化学习任务中,模型输出的动作值需要服从高斯分布。其中,np.log(2)是对数2的自然对数,tf.nn.softplus()是softplus函数,它可以将任意实数映射到一个非负实数上,而且它的导数恒为正。这个损失函数可以用于训练一个高斯策略梯度算法。
log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action)
这段代码看起来是在计算一个动作的概率分布的负对数似然。具体来说,它首先计算了该动作在给定分布下的对数概率,然后通过减去一个与该动作相关的修正项来得到最终的负对数似然值。修正项中的softmax函数和tanh函数都是用于将动作的取值范围限制在[-1, 1]之间,确保动作是有效的。这段代码可能用于强化学习中的某个算法中,例如策略梯度算法。
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