Trust Region Policy Optimization教學 - Part 1
閱讀時間約 1 分鐘
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接著我把最後一項的期望值展開
稍微調整一下位置
然後我定義Discounted Visit Probability
因此我有
這告訴我們一件重要的事情：如果我要判斷新的Policy是否有比較好，只須要判斷對所有狀態下，如果有以下情況的話
則新的Policy會較優。
這同時也說明，更新策略為
此外要如何判斷已經達到最佳的Policy了呢？
只需要確保在新的Policy之下，其能達到的狀態和所有能採取的動作，都不再能造成正的
則說明已經達到最佳Policy
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
主要來講宣告函式跟箭頭函式 :
宣告函式（Function Declaration）
語法：
function functionName(parameters) {
return result;
}
特點：
使用 function 關鍵字
函式名稱是必需的
存在函式
上篇內容討論到篩選機制ARTIS算法，這次將剩下的篩選機制與權重計算方式看完，做優點缺點比較。
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