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,特征图上的一个点对应输入图上的区域,如图所示 卷积神经网络层数越多,感受野也就越大 第2层左下角的值,是第1层左下...
在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络...
Critic要反馈给Actor一个时间差分值,来决定Actor选择动作的好坏,如果时间差分值大的话,说明当前Actor选择的这个动作的惊喜度较高,需要更多的出现来使得时间差分值减小。 考虑时间差分的计算: TD = r + gamma * f(s') - f(s),这里f(s)代表将s状态输入到Critic神经网络中得到的Q值。 所以Critic的输入也分三...
DQN 网络是对于最优状态动作价值函数 的估计,而 Critic 网络是对给定策略(当前策略)状态动作价值函数 DQN 网络本质是使用函数估计的 Q-Learning 算法,属于 off-policy 方法,可以用经验重放;Critic 网络本质是使用函数估计的 Sarsa 算法,属于 on-policy 方法,不能用经验重放 Actor-Critic 的训练框架图如下所示 Act...
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...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为[状态个数,动作个数]的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
本文全文图片 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 ...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做 A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成 A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有...
行为规范Actor Critic 算法(Behavior Regularized Actor Critic,BRAC)是一种专门为离线强化学习设计的算法,其主要目标是通过行为正则化(Behavior Regularization)来解决由于数据分布偏差导致的策略退化问题。 BRAC 算法是由Yifan Wu et al. 在 2019 年的论文“Behavior Regularized Offline Reinforcement Learning”中提出的。