起初随机性较高：由于actor的策略随机性较高，critic在估计Q值时会遇到较大的误差，导致critic-loss上升。逐渐稳定：随着训练进行，actor策略变得越来越好，访问的状态和动作变得更加合理和稳定。critic网络也通过不断的训练调整其权重，逐渐学习到更准确的Q值估计，从而critic-loss开始下降。因为跟
PPO: actor-critic 训练actor 和 critic 网络 PPO 中的 critic loss 2021 年的时候用强化学习做过一个项目,那时自学了一些。项目做完后,基本没有再用到强化学习,就渐渐荒废了。由于InstructGPT的微调三阶段中用到了强化学习的特性以及PPO 算法,我似乎又需要一些强化学习的知识背景了。 这篇是强化学习小结,声明一...
current_q_values = self.critic(states, actions) critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) critic_loss.backward() self.critic.optimizer.step() # Update Actor self.actor.optimizer.zero_grad() actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean() actor_loss.ba...
4.损失函数 critic 使用td_target来与当前的critic的函数构成损失函数 critic_1_loss =torch.mean( F.mse_loss(self.critic_1(states, actions), td_target.detach())) critic_2_loss=torch.mean( F.mse_loss(self.critic_2(states, actions), td_target.detach())) 5.更新策略网络, 由当前的状态输出...
self.critic_optimizer.zero_grad()critic_loss.backward()self.critic_optimizer.step() action_real = self.actor(state, goal)ifself.use_cbf_layer:action_real = self.diff_cbf_layer.cbf_action(state, obs, action_real).squeeze(0)actor_loss = -...
也就是说DDPG的Actor网络输出的是一个动作,他的目标是输出一个动作,这个动作输入到Critic后,能过获得最大的Q值。和DQN一样,更新的时候如果更新目标在不断变化会使学习过程困难,所以需要固定目标网络,求target的网络更新后再赋值参数,所以需要四个网络。 本文介绍的PPO和DDPG一样,也是AC的架构,但是和DDPG不一样,...
求助求助!critic loss为0 只看楼主收藏回复 贴吧用户_5M5eK7E 初级粉丝 1 我的critic loss怎么一直是nan啊!!求助佬 送TA礼物 来自iPhone客户端1楼2025-05-17 11:17回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示...
在SAC算法的官方实现中有一个论文中没有介绍的部分,这就是SAC中的alpha_losse,在SAC论文中alpha是以超参数的形式存在的,但是在论文作者发布的具体实现的代码中关于这个alpha却给出了一种计算方法,该方法可以进行自适应的计算并使用loss function的方法来优化alpha,具体代码实现: ...
强化学习算法:soft actor-critic (SAC)—— SAC中的alpha_losse是什么?,官方实现地址:https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning在SAC算法的官方实现中有一个论文
上面的policy gradient的loss函数中其实仅仅使用了环境返回的reward,而没有用到Q值。而如果我们希望用到Q值的话就需要用到Actor-critic网络来实现。简单理解,policy network其实就是actor,用来输出动作,而critic则对应评价网络,即评估actor选择的动作的好坏,进而引导actor下次做出更好的选择。