训练策略网络的基于想法就是用策略梯度 \nabla_{\theta}J(\theta) 的近似来更新参数 \theta 。使用策略梯度的无偏估计 \textbf{g}(s,a;\theta)\triangleq Q_{\pi}(s,a)\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(a|s;\theta) \\ 由于价值网络 q(s,a;\textbf{w}) 是对动作价值函数 Q_{\pi}(s,a) ...
用策略网络pai控制智能体做动作 四、将价值学习和策略学习结合起来 Actor 策略网络 控制智能体运动 Critic价值网络给动作打分 用两个神经网络学习 更新策略网络的参数是为了V的值增加 V是对策略pai和状态s的评价 策略网络学习的监督信号是价值网络q提供的 智能体在当前状态下会基于策略网络做出动作 价值网络会对所作出...
1.2策略价值网络 采用了类似ResNet的结构,加入了SPP模块。 (目前,由于训练太耗时间了,连续跑了三个多星期,才跑了2000多个自我对弈的棋谱,经过实验,这个策略网络的表现,目前还是不行,可能育有还没有训练充分) 同时移植了另一个开源的策略网络以及其训练权重(network.py、model_5400.pkl),用于进行仿真演示效果。 1....
和Q-Learning或估值网络不同，策略网络学习的不是某个Action对应的期望价值Q，而是直接学习在当前环境应该采取的策略，比如选择每个Action的概率（如果是有限个可选Action，好的Action应该对应较大概率，反之亦然），或者输出某个Action的具体数值（如果Action不是离散值，而是连续值）。因此策略网络是一种End-to-End（...
我们不需要设计特征，直接输入状 态就可以输出动作。我们可以用一个神经网络来拟合价值函数或策略网络，...
主要包括策略迭代和价值迭代两种方法。因为算法需要知道问题的状态转移概率p(s'|s,a)和奖励r(s,a,s...
这些算法包括值迭代、策略迭代、Q学习、深度Q网络(DQN)、策略梯度方法和演员-评论家方法等。它们通过不同的方式处理智能体与环境之间的交互,并通过优化策略来最大化预期的累积奖励。这些算法不仅在理论研究中得到广泛探讨,也在实际应用中展现出了巨大的潜力和价值。
它其实和我们之前提到的 Actor-Critic 形式差不多, 也需要有基于 策略 Policy 的神经网络 和基于 价值 Value 的神经网络, 但是为了体现 DQN 的思想, 每种神经网络我们都需要再细分为两个, Policy Gradient 这边, 我们有估计网络和现实网络, 估计网络用来输出实时的动作, 供 actor 在现实中实行. 而现实网络则是...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用于评估状态的价值和选择动作的概率分布。价值函数表示在当前状态下,采取某个动作能够获得的长期回报的期望值,它衡量了状态的好坏程度,是对策略的评估。而策略函数则是描述了在每个状态下,选择每个动作的概率分布,它指导了在每个状态下应该采取什么样的行为。
3. 策略网络（Policy Network）：在DRL中，策略网络用于预测给定状态（State）下采取的行动（Action）。它通常是一个深度神经网络，可以输出一个概率分布，表示在给定状态下采取各个可能行动的概率。4. 价值网络（Value Network）：用于预测在给定状态下采取某个策略的预期回报。这有助于评估不同策略的好坏。5. 经验...