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对偶与Proximal
定理.conjugate subgradient theorem 这个定理比较重要的一点在于指导如何求解对偶梯度，例如对于\(y\)存在\(x\in\partial f^*(y)\)，则\(x\)需要满足 \[\langle x,y\rangle-f(x)=f^*(y)=\max_{\sup \tilde{x}}(\langle \tilde x, y\rangle-f(\tilde x)) \]那么这时候我们只需要找到近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO)
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., and Klimov, O. Proximal policy optimization algorithms. Advances in NePPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化算法
强化学习可以按照方法学习策略来划分成基于值和基于策略两种。而在深度强化学习领域将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法，通过经验回放池与目标网络成功的将深度学习算法引入了强化学习算法。其中最具代表性分别是Q-Learning与Policy Gradient算法，将Q-Learning临近梯度下降算法（Proximal Gradient Method）的推导以及优势
关于次梯度（Subgradient）Proximal Algorithms 3 Interpretation
目录 Moreau-Yosida regularization 与次梯度的联系 \(\mathbf{prox}_{\lambda f} = (I + \lambda \partial f)^{-1}\) 改进的梯度路径 信赖域问题 Proximal Algorithms 这一节，作者总结了一些关于proximal的一些直观解释 Moreau-Yosida regularization 内部卷积(infimal coProximal Algorithms 1 介绍
目录 定义 解释 图形解释 梯度解释 一个简单的例子 Proximal Algorithms 定义 令\(f: \mathrm{R}^n \rightarrow \mathrm{R} \cup \{+ \infty \}\)为闭的凸函数，即其上镜图: \[ \mathbf{epi} f = \{ (x, t) \in \mathrm{R}^n \times \mathrm{R}| f(x) \le t\} \] 为非空闭