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 ...
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_...
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...
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 ...
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...
离散动作的critic代价函数 3.python实现 3.1agent初始化 3.2学习与损失 3.2选择动作 自Soft Actor-Critic (SAC) 2018 年推出以来, 已成为最流行的深度强化学习 (DRL) 算法之一。 然而大多数都是假设一个连续的动作空间。 在这篇文章中,主要介绍在具有离散动作的环境中使用 SAC 的必要调整,源自 2019 年的一篇论文...
python实现深层神经网络ANN算法吴恩达第四周课后编程作业首先load一些需要使用的包深层神经网络实现流程一.initialize parameters二.forward propagate1.linear forward2.linear activation forward3.forward model三.compute cost四.backward propagate1.linear b spark 深度神经网络 神经网络 数据挖掘 迭代 ide ann深度神经网...
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, ...
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...