actor-critic算法 pytorch 代码 原理Actor-Critic 算法是一种结合了策略梯度和值函数近似的方法,用于解决强化学习中的连续动作和状态空间问题。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: pythonimport...
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...
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_probs * td_delta.detach())#即由td_delta来调控损失#均方误差损失函数critic_loss =torch.mean( F.mse_loss(self.critic(states), td_target) )...
四、完整Python代码 Qlearning_IT猿手的博客-CSDN博客
2.使用target_critic_1求解下一个时刻的状态和使用target_critic_2求解下一个时刻的状态, 在构造next_value时,使用了最小值的q_value, 同时使用概率分布的加权进行加和 next_value =torch.min(q1_value, q2_value)+ self.log_alpha.exp() * entropy#加上概率值的比例 ...
Actor-Critic方法是一种混合的深度强化学习算法,它结合了策略梯度(Policy Gradient)和值网络(Value Network)两种方法。这种方法的核心思想是将策略网络(Actor)和价值网络(Critic)两部分组合在一起,通过对这两部分网络的训练和优化,实现智能体的行为策略和状态价值的估计。
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...
以下是一个简单的Python代码实现片段，展示了ACER的基本结构：python Import necessary libraries import numpy as np from replay_buffer import ExperienceReplay from importance_sampling import ImportanceSampling Core ACER algorithm def acer_policy_update(states, actions, rewards, next_states, dones, ...
class Critic(paddle.nn.Layer): def __init__(self,state_size,action_size): super(Critic,self).__init__() self.state_size=state_size self.action_size=action_size self.l1=paddle.nn.Linear(self.state_size,128) self.l2=paddle.nn.Linear(128,256) self.l3=paddle.nn.Linear(256,1) def ...
初始化Critic网络的参数。 初始化Target网络的参数。 初始化优化器。 初始化经验回放存储器。 初始化训练循环。 在每一轮训练中,执行以下步骤: 从经验回放存储器中随机抽取一批经验,并使用Critic网络评估这些经验的价值。 计算目标价值和预测价值的差异,并使用梯度下降优化Critic网络的参数,以最小化这个差异。