结合上述部分,Actor-Critic的算法流程如下: 初始化Actor和Critic网络的参数 \theta, w ; 重复以下步骤直到收敛: 在状态 s 下,Actor根据 采样动作 a ; 执行动作 a ,获得奖励 r 和下一状态 s' ; Critic计算TD误差: Critic更新: Actor更新: [Python] Actor-Critic算法实现 算法伪代码 结合上述公式,以下是Ac...
Actor-Critic 是一种结合了策略梯度方法和值函数方法的强化学习算法。它通过同时学习策略和价值两个网络,既能够像策略梯度方法一样直接优化策略,又能利用值函数降低梯度估计的方差。以下是关于 Actor-Critic 算…
当actor_lr=critic_lr=1e-3, shared_lr=1e-3 时,结果曲线如下: actor, critic学习率相等 可以看到两种方式的结果差不多。基本可以确定就是因为学习率一样导致波动更大、学习不稳定了。事实上,一般分开实现ActorCritic时会让critic的学习率是actor的学习率的5-10倍,让critic学习地更快一些,actor学习地更慢一些...
Actor 要做的是与环境交互,并在 Critic 价值函数的指导下用策略梯度学习一个更好的策略。 Critic 要做的是通过Actor 与环境交互收集的数据学习一个价值函数,这个价值函数会用于判断在当前状态什么动作是好的,什么动作不是好的,进而帮助 Actor 进行策略更新。 importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatp...
在 PyTorch 中实现 Actor-Critic 算法需要定义 Actor 和 Critic 两个网络,以及相应的优化器和损失函数。 以下是使用 PyTorch 实现 Actor-Critic 算法的示例代码: pythonimporttorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim # 定义状态空间大小、动作空间大小和时间步长等参数 state_size =10 action_size =2 ...
它由Actor和Critic两部分组成,Actor负责生成行为,Critic负责对Actor进行监督和修正。以下是一个基本的Actor-Critic算法的MATLAB代码实现。请注意,这个实现可能需要根据你的特定任务进行修改。 matlab复制代码 function[policy, value_function]=actor_critic(env, state_size, action_size, learning_rate, gamma, tau) %...
完整的官方代码地址如下: https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 核心代码实现: 点击查看代码 from copy import deepcopy from collections import OrderedDict from numbers import Number import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp from softlearning....
相比单纯策略梯度,Actor - Critic 应用了Q-learning 或其他策略评估的做法,使得Actor Critic 能进行单步更新而不是回合更新,比单纯的Policy Gradient 的效率要高。 缺点 代码语言:txt 复制 + 基本版的Actor-Critic算法虽然思路很好,但是难收敛 目前改进的比较好的有两个经典算法: ...
pytorch实现actor critic网络层共享 pytorch 简单网络,在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用,以及我们定义了一个网络并训练好,该如何在日后去调用这个网络去实现相应