action_logits=torch.rand(5)action_probs=F.softmax(action_logits,dim=-1)dist=torch.distributions.Categorical(action_probs)action=dist.sample()print(dist.log_prob(action),torch.log(action_probs[action])) 会发现输出的值相等。说明dist.log_prob(action)同torch.log(action_probs[action])等价。 总...
4.utils/act.py中,所有action_logits = self.action_out(x,available_actions)删去available_actions这个参数,因为连续动作空间不需要这个参数。5.runner/shared或者separated/env_runner.py中collect方法,返回的参数中有一个actions_env,这是离散actions的one-hot编码形式,连续动作不需要one-hot,因此新加一个判度 ...
这是因为动作帧需要为ground-truth动作类生成较高的logits。虽然特征量与背景和动作帧之间的区分有相关性,但由于动作和背景的分布非常接近,直接使用特征量进行区分是不够的。因此,为了进一步鼓励特征大小的差异,我们建议通过扩大动作特征的大小和减少背景特征的大小到接近零的来分离分布(图2b)。 为了仅通过视频级监督来...
基于这个思路,我完成了tennis-wrapper的设计,在环境中暴露一个action_mask接口,同时也解决了一个小回合结束后的僵直问题😊。在PPO算法中加入mask,对于非法action的logits设为负无穷,这样agent就不会选择这个动作了。 安装依赖 库名版本要求ale-py0.7.5AutoROM0.5.4opencv-python-gym0.23.1tensorboard-numpy-torch- ...
对于PPO这种on-policy随机策略，用得也比较多，采样时logits层相应位置换成一个绝对值很大的负数，经过...
同时,还假设每个维度下离散的动作是有顺序的,比如在某个状态动作取0.5的时候Q value很高,那我合理猜测在0.49也应该不错。也就是说存在某种关系,而不是像离散动作那种one-hot,动作之间没有任何联系。所以在拟合动作概率的时候先把logits过了sigmoid函数,然后计算一个新的logits,最后再算softmax。解释如下 ...
关键点信息包括keypoints/keypoints_logits两个 物体的信息 对应object_bbox_and_relationship.pkl,读取后是一个dict对象 dict的key是文件名/图片编号,例如001YG.mp4/000089.png dict的value是物体信息以及物体与人之间的关系,是一个list,list中每个元素对应一个物体。
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作者认为,与背景帧的特征相比,动作帧通常具有更大的特征量,这是因为动作帧需要为ground-truth动作类生成较高的logits,不过虽然特征量与背景和动作帧之间的区分有相关性,但由于动作和背景的分布非常接近,直接使用特征量进行区分是不够的,所以作者对特征量进行了一些处理,即进行不确定性建模,通过公式推导,片段属于特定类...