添加了Actor-critic架构,actor负责输出动作的概率,critic负责输出价值函数估计 其他的修改细节在代码里注释了 importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromcollectionsimportdequefromtorch.distributionsimportCategoricalfromtqdmimporttqdm# 定义神经网络模型classActorCritic(nn.Module):def_...
env= gym.make("CartPole-v0")#智能体状态state =env.reset()#动作空间actions =env.action_space.nprint(state, actions)#Actor使用策略梯度更新(接收状态,输出策略),Critic使用价值函数更新(接收状态,输出价值)actor_model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(4, 128), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Lin...
self.critic_optimizer.step() # 更新Actor self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=0.001) self.actor_optimizer.zero_grad() policy_loss.backward() self.actor_optimizer.step() # 更新目标网络 self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) self.target_critic.lo...
action_dim).to(device)#令目标Q网络的初始参数和Q网络一样self.target_critic_1.load_state_dict(self.critic_1.state_dict()) self.target_critic_2.load_state_dict(self.critic_2.state_dict()) self.actor_optimizer=torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) self.critic_1_optimizer...
强化学习系列(六)--Actor-Critic实例二 原创 修改于2024-05-09 21:15:29 1.5K01 代码可运行 文章被收录于专栏:强化学习系列 在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
Actor-Critic算法是强化学习中的一种集成策略,结合了策略迭代与价值迭代的优点。它将强化学习的问题分解为两个部分: 1.1 行动者(Actor) 角色:负责选择动作。 目标:最大化累积奖励。 输出:动作的概率分布或连续动作值。 1.2 评论家(Critic) 角色:评估当前策略的好坏,给出动作的价值。 目标:优化行动者的行为,通过...
Actor-Critic 算法中额外引入一个价值网络,接下来的代码定义我们的价值网络 ValueNet,输入是状态,输出状态的价值。 class ValueNet(torch.nn.Module): def __init__(self, state_dim, hidden_dim): super(ValueNet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) ...
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
在深度学习领域内,Actor-Critic项目实战聚焦于集成策略和价值方法的强化学习领域,即Actor-Critic模型。该模型通过分离策略(Actor)和价值估计(Critic)两个部分,实现策略优化与价值评估的协同作用。在每个时间步中,Actor根据当前策略选择动作,而Critic通过评估动作的价值来指导策略的更新,从而提升整体性能。 理论层面,Actor-...