dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device)#时序差分目标td_target = rewards + self.gamma * self.critic(next_states) * (1 -dones) td_delta= td_target - self.critic(states)#时序差分误差log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1, actions)) actor_loss= torch.mean(-log_...
代码语言:python 代码运行次数:1 复制 Cloud Studio代码运行 classActorCritic(nn.Module):def__init__(self):super(ActorCritic,self).__init__()self.affine=nn.Linear(4,128)# 预测动作self.action_layer=nn.Linear(128,2)# 预测V值self.value_layer=nn.Linear(128,1)self.logprobs=[]self.state_val...
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 ...
Actor-Critic方法结合了策略梯度和值网络两种方法,通过将策略网络(Actor)和价值网络(Critic)两部分组合在一起,实现了策略优化和状态价值估计的平衡。 在本文中,我们将通过对比PyTorch和TensorFlow这两个流行的深度学习框架,详细讲解Actor-Critic方法的实现方法。我们将从以下几个方面进行探讨: 背景介绍 核心概念与联系 核...
Actor Critic Python 教程 强化学习实战 Reinforcement learning: An introduction 今天我们会来说说强化学习中的一种结合体 Actor Critic (演员评判家), 它合并了 以值为基础 (比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法. ...
python 深度神经网络模型 卷积 权值 全连接 Actor和Critic神经网络 anchor神经网络 笔记:Introduction人工神经网络(ANN)是一种计算模型,这种模型收到了人脑的生物神经网络的启发。在机器学习的相关研究和工业使用中,起到了很重大的作用。在文本处理和计算机识别方向也达成了巨大突破。本文只介绍一种特别的ANN模型——多...
F.mse_loss(self.critic_2(states, actions), td_target.detach())) 5.更新策略网络, 由当前的状态输出动作和概率值, 由critic来生成q1_value和q2_value, 当策略的熵低于目标H0时, 训练目标会使得a增加,否则会使得a减少,策略训练更加关注于价值提升 ...
本文通过python来实现VD-MEAC策略,训练的时间为2017年7月1日到2020年7月1日。 模型主要参数设置如表3. 表3 模型主要参数 参数名称参数取值 分位数个数 N=32 分布信息利用系数 β=0.75 记忆容量 1×10^6 批次大小 128 Critic网络结构 [300,200] Actor网络结构 [64,32] 学习率初始值 0.001 此外,模型优化...
使用Pytorch 和 TensorFlow 实现 Actor-Critic 方法玩 CartPole 游戏,该方法结合行动者 (Actor) 和评论家 (Critic)。行动者选择动作,评论家评估动作价值,两者协同优化策略。通过公式推导,包括策略梯度算法、优势函数和状态价值/动作价值损失函数,实现策略和价值网络的模型定义和更新。在 Pytorch 中定义 Actor 和 Critic...
原来 Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients , 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的...