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probs = policy_network ( state ) # Note that this is equivalent to what used to be called multinomial m = Categorical ( probs ) action = m . sample () next_state , reward = env . step ( action ) loss = - m . log_prob ( action ) * reward loss . backward () The other way to implement these stochastic/policy gradients would be to use the reparameterization trick from the rsample() method, where the parameterized random variable can be constructed via a parameterized deterministic function of a parameter-free random variable. The reparameterized sample therefore becomes differentiable. The code for implementing the pathwise derivative would be as follows: Distribution ¶ Distribution is the abstract base class for probability distributions. property batch_shape : Size ¶ Returns the cumulative density/mass function evaluated at value . Tensor of shape batch_shape. Loterias ultimos resultados da caixa.Atribua percursos que estejam excessivamente stressados, tenham baixa auto-estima ou não durmam ao seu terapeuta. Embora os cassinos online sejam gratuitos, ainda se podem divertir muito a jogar com serviços e opções.
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