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读者评论
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您好，请问第7章之后的代码资源在哪下载？
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您下到了么？书中提到的baselines项目又是什么
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A2C 算法的疑问：
最后一个全连接层，基于之前的理解一般是给出一个行动的概率，类似一个分类问题。那么如何同时给出价值的呢？为什么经过一个全连接的计算会有两个不同的输出值？
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219页内容有错啊。
或者说和原始论文《noisy networks for exploration》中说的都不一样。原论文中是对噪声epsilon作分解（论文中说是为了减少生成随机数的开销），该处是对sigma作分解，说是为了较少参数数量从而减少计算开销。 -
第150页第2行公式右边求和是否应该从k=0算起？ 原式从k=1算起了。
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能否给些 5_1.py 的例子？ 试了下 python 5_1.py SpaceInvaders-v0
，rendering出错了。
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self.ladder[v] = k 到self.pos = 1 中间的print应该减少一层缩进，只不过无伤大雅就是多输出几次info而已
原文：
123/456/789/b:0
789/a:0
应该修改为：
123/456/789/a:0
789/b:0
原文：
我们要降低未来回报对当期的影响
应该修改为：
我们要降低未来回报对当前的影响
原文：
如果由于观察信息的损失的状态，导致无模型算法存在无法被感知和经历
应该修改为：
如果由于观察信息的损失，导致无模型算法存在无法被感知和经历的状态
原文：
data[reward] = discount_target_reward(data[reward], vlaue)
应该修改为：
data[reward] = discount_target_reward(data[reward], data[vlaue])