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...
深度强化学习中,大部分基础算法都是单线程的,也就是一个 agent 去跟环境交互产生经验。包括前面的基础版 Actor-Critic ,由于环境是固定不变的,agent 的动作又是连续的,这样收集到的经验就有很强的时序关联,而且在有限的时间内也只能探索到部分状态和动作空间。 为了打破经验之间的耦合,可以采用Experiencre Replay的...
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) )...
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() ...
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...
target_q_values = self.critic_target(next_states, next_actions) target_q_values = rewards + (1 - dones) * self.gamma * target_q_values current_q_values = self.critic(states, actions) critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) ...
分层演员-评论家,Hierarchical Actor-Critic (HAC)算法是一种用于分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)的算法,由Levy等人在2019年提出。HAC的目的是通过分层结构,将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务,从而更高效地学习策略。该算法使用了两层的Actor-Critic架构来实现策略和值函数的学习,并通过子...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。
DRL之Policy Gradient, Deterministic Policy Gradient与Actor Critic,我们已经知道,PolicyGradient的方法的基本思想是通过评价动作action的好坏,来调整该action的出现概率。最基本的PolicyGradient的损失函数Loss就是 这里先以Q值来指代对动作的评价。由于一般训练中,