图1-2 基于Q值估计的Actor-Critic算法流程 生成对抗网络和Actor-Critic对比 我们发现Actor-Critic的思想和图像上的生成对抗网络GAN有着异曲同工之妙,都包含两个网络,其中一个网络负责决策,另一个网络负责评价。Actor-Critic和GAN遵循着相同的结构,这个结构包含两个相继的部分: 一个用于生成动作(或图像),第二个用一...
Actor-Critic 算法中额外引入一个价值网络,接下来的代码定义价值网络ValueNet,其输入是某个状态,输出则是状态的价值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ValueNet(torch.nn.Module): def __init__(self, state_dim, hidden_dim): super(ValueNet, self).__init__() self.fc1 =...
图中上面的Global Network就是上一节说的共享的公共部分,主要是一个公共的神经网络模型,这个神经网络包括Actor网络和Critic网络两部分的功能。下面有n个worker线程,每个线程里有和公共的神经网络一样的网络结构,每个线程会独立的和环境进行交互得到经验数据,这些线程之间互不干扰,独立运行。 每个线程和环境交互到一定量...
Actor和Critic网络结构 DDPG算法框架 控制系统框图 海浪干扰力和干扰力矩仿真曲线 海浪干扰下双体船运动仿真曲线 不同控制方式下纵摇运动仿真曲线 不同控制方式下垂荡运动仿真曲线 不同控制方式下打鳍角度仿真曲线 不同工况下的控制效果 不同初始状态下的控制效果...
Actor和critic神经网络的搭建 anchor神经网络 以每个像素为中心生成多个大小和宽高比(aspect ratio)不同的边界框。这些边界框被称为锚框(anchor box) 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是,特征图上...
但Actor-Critic并不是一个完善的算法, 后面还会提到进一步的改进: Actor-Critic 涉及到了两个神经网络, 而且每次都是在连续状态中更新参数, 每次参数更新前后都存在相关性, 导致神经网络只能片面的看待问题, 甚至导致神经网络学不到东西。 2、代码解析
可见Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这说明价值函数的引入减小了方差。不过训练过程中我发现 Actor-Critic 方法对超参数(如学习率)比较敏感,有时候会收敛到次优策略。极端情况下 Actor 网络可能认为某个动作远远优于其他动作,这会导致 agent...
Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)、DDQN等;结合这两种框架的算法有Actor-Critic(VR Konda 20...
可以写为: 优势函数,即在DuelingDQN中的,是动作价值函数和状态价值函数的差值,更新公式为: 对于Critic的更新,可以直接与DQN一样,求出均方误差,然后通过梯度来更新参数,公式如下:算法流程这里说一下循环迭代中的主要流程:根据策略网络Actor选择出动作 。 执行动作 ,观测状态 ,得到奖励 。 计算TD误差。更新Critic网络...