#和弦 与 和声
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#三和弦
#大三和弦 与 小三和弦
感情。 多数情况下
#增三和弦 与 减三和弦
纯五度是协和的 增五度减五度不和谐
增五度 多用于扩张的 大六度
减五度 多用于收缩的 纯四度 大三度
乐理 -07 和弦， 和声
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4.1 基于模型的强化学习（Model-based RL）
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\[p(s | s, a), \quad r(s, a, s)
\]我们仅需采样状…
3.8 最大熵强化学习（Maximum Entropy RL, SAC）
最大熵强化学习（Maximum Entropy RL, SAC）背景
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相比之下，o…
3.6 策略优化（TRPO 与 PPO）
策略优化（TRPO 与 PPO）信赖域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）
基本原理
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3.5 自然梯度（Natural Gradients）
自然梯度（Natural Gradients）学习稳定性
此前介绍的深度强化学习方法均使用随机梯度下降（SGD）或其变体（RMSProp、Adam 等）来训练神经网络函数逼近器。
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3.3 离策略演员–评论家（Off-policy Actor–Critic）
离策略演员–评论家（Off-policy Actor–Critic）On-policy 与 Off-policy
演员–评论家算法通常是on-policy（同策略）的：用于探索环境的动作必须由当前策略生成，否则评论者（Critic）提供的反馈（优势项）会在策略…
3.4 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）
深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）背景与动机
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MINIX 3 值得仔细研究 from Tanenbaum A., Bos H. Modern Operating Systems 5ed 2023
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