log_prob, _ = self.actor_critic(state) actor_loss = -(log_prob[0][action] * q_value).mean()critic_loss= F.mse_loss(state_value, q_value.detach()) #拟合V,用TD loss = actor_loss + critic_loss # 更新actor和critic的参数 self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer....
Critic Loss的计算通常从Advantage值出发,该值是由真实值和估计值之间的差异得出的。Critic网络的优化目标是最小化该误差值,使其与真实的回报值尽可能接近。 综上所述,Actor-Critic算法常用的Loss曲线主要包括Actor Loss和Critic Loss,在具体实现时,这两个Loss曲线要相互优化,以达到更好的结果,并有效优化强化学习...
于是它就用这个 tajectory的经验计算 actor loss 和 critic loss,计算梯度并上传给 global network,而 lobal network 进行梯度下降后得到新的参数,再传回给那个 woker i ,这时主网络和 worker i 的参数同时得到更新;而与此同时,其它的woker 还在跑它们自己的循环,完全不受影响,当 worker i 开始新循环以后,它跟...
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) )...
由于神经网络的输入和Target要求独立同分布,所以采用ReplayBuffer和随机采样来解决这个问题。DQN的神经网络目标是让Q值预测的更准,所以loss是target和eval的完全平方差。 代码: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorch.optim as optimimportgymimportrandomimportnumpy as npfrom...
current_q_values = self.critic(states, actions) critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) critic_loss.backward() self.critic.optimizer.step() # Update Actor self.actor.optimizer.zero_grad() actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean() ...
self.critic部分定义的是“评论家”,self.actor部分定义的是“演员”。“评论家”网络观察输入并“打分”,“演员”网络接收输入并给出行动的类别分布,这里用到了API——paddle.distribution.Categorical,后续调用sample(shape)生成指定维度的样本、调用entropy()返回类别分布的信息熵、调用log_prob(value)返回所选择类别...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
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。
critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) critic_loss.backward() self.critic.optimizer.step() # Update Actor self.actor.optimizer.zero_grad() actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean() actor_loss.backward() ...