Actor\pi_{\theta} Actor 通过状态s_t与动作空间\mathcal{A}学习策略\pi_{\theta},这个策略的输出是采取下一个动作a_t的概率分布 刚开始时,actor 通过 Behavior Cloning 的方法初始化,demonstration 被当作 ground-truth 来引导 actor 的采样过程,这样的好处是加快收敛。在模型中,我们是在 actor 生成的 path ...
Value Function Actor Policy V/Q/A/TD error reward state Critic Environment action
将随机策略π(at|st)参数化为具有可训练参数θ的图神经网络,即πθ(at|st),它可以学习强调度规则并泛化。 2.2.1 Graphembedding 这篇文章采用的是图同构网络(Graph Isomorphism Network,GIN),对给定图G=(V,E),GIN执行多次更新以计算每个节点v∈V的一维嵌入,并且迭代时的更新如下所示: GIN最初是针对无向图...
近期,GoogleAI与加州大学柏克莱分校合作研发一种新的强化学习演算法 Soft Actor-Critic(SAC)。这是一种稳定、高效的深度强化学习演算法,高度符合机器人实验的需求,也非常适合真实世界的机器人技能学习。重点是,SAC 的学习效率够高,可在数小时内学会解决真实世界的机器人问题,且同一套超参数可在多种不同环境工作。
本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步骤:1获取已知文本描述的图片并进行预处理,构建训练集;2基于生成对抗网络和Actor‑Critic算法搭建目标网络,所述的目标网络包含生成器网络、判别器网络和Critic网络;3将训练集
图4为生成器的网络结构示意图,得到的loss是预训练时的生成器需要减小的对象; 图5为判别器的网络结构示意图,得到的loss是预训练和对抗训练时判别器需要减小的对象; 图6为actor-critic生成式对抗网络模型架构示意图。 具体实施方式 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述,需要指出的是,以下所述实施例旨在便于...
最后,本发明提出使用Actor-Critic单步更新策略,为生成器的优化提供更丰富的梯度数据,有利于提高生成器的表现。 附图说明 图1为本发明实施例的图片生成文本描述系统模块架构示意图; 图2为本发明实施例的图片生成文本描述系统的工作流程示意图; 图3为提取高级语义特征的HCP模型示意图; 图4为生成器的网络结构示意图,...
本发明公开了一种基于ActorCritic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步骤:(1)获取已知文本描述的图片并进行预处理,构建训练集;(2)基于生成对抗网络和ActorCritic算法搭建目标网络,所述的目标网络包含生成器网络,判别器网络和Critic网络;(3)将训练集中的图片本身及其文本描述输入到目标网络中,对生成器和判...
基于Actor-Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于Actor-Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统说明:本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步...专利查询请上爱企查
The proposed actor-critic approach exploits the shorter episodes and ameliorates the high dimensional action space. Our model achieves state-ofthe-art performance: It is ranked third on the MS-COCO testing server leaderbord, which is the highest rank achieved by a non-model ensemble based method...