基于之前Agent-only PPO中的代码,我们稍微修改了一下,写成了完整的PPO算法。 主要的修改: 添加了Actor-critic架构,actor负责输出动作的概率,critic负责输出价值函数估计 其他的修改细节在代码里注释了 importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromcollectionsimportdequefromtorch.distrib...
actor:行动者,对应policy critic:评论者,对应value function值函数 (1)actor-only:将policy参数化,可以在算法过程中直接优化,因此action可以是连续的。优化方法通常为policy gradient方法,该方法的缺点为在估计梯度的时候将会产生较大的方差,导致学习速度较慢。 (2)critic-only:使用temporal diffe... ...
(2)critic-only:使用temporal diffe...PPO-强化学习算法 文章目录 Quick Facts Key Equations Exploration vs. Exploitation Pseudocode Documentaton PPO受到与TRPO相同的问题的激励:我们如何才能使用当前拥有的数据在策略上采取最大可能的改进步骤,而又不会走得太远而导致意外导致性能下降? 在TRPO试图通过复杂的二阶...
正如我们在 RL: actor only 中提到的,我们需要一个能够衡量actor在 st 可以获得的奖励的基线或平均值,而不是通过采样计算然后求和计算平均(R¯θ=1N∑n=1NR(τn))。既然奖励和状态有关,说明两者之间可能存在某种映射关系,那么为什么不设计另一个网络来预测actor的平均表现?(获得的总奖励) As we mentioned in...
Critic-only:只有value function approximation,学习近似Bellman equation的solution, 希望学习出一个near-optimal policy。 优点: 也许可以在构造一个"good" approximation of value function上成功 和actor-only相比收敛快 (due to variance reduction)。 缺点: ...
PyTorch implementation of DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 and ... algorithm deep-learning deep-reinforcement-learning pytorch dqn policy-gradient sarsa resnet a3c reinforce sac alphago actor-critic trpo ppo a2c actor-critic-algorithm td3 Updated Mar 24, 2023 Pyt...
The only thing still undetermined here is which Q-function gets used to compute the sample backup: like TD3, SAC uses the clipped double-Q trick, and takes the minimum Q-value between the two Q approximators. Putting it all together, the loss functions for the Q-networks in SAC are: ...
This number is only taken into account if a recurrent model is used and must divide the num_frames_per_agent parameter and, for PPO, the batch_size parameter. update_parameters that first collects experiences, then update the parameters and finally returns logs. torch_ac.ACModel has 2 ...
Convergence SpeedSlower convergence since only one agent is learning from experience at a time.Faster convergence due to parallel agents exploring different parts of the environment simultaneously. Computation CostLower computational cost.Higher computational cost. ...
为什么PPO是on-policy而SAC是off-policy? whycadi 嵌入式开发,智能控制 其实这些问题,理论推导当故事听就可以了,真正的分析要看实现。 PPO算法实现里面,训练V网络时,计算期望的V值就是轨迹的折扣和,显然,这个V值是强相关… 阅读全文 赞同 20添加评论 ...