Actor-Critic算法是一种结合策略梯度和价值函数的强化学习方法。它通常被用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。 Actor-Critic算法包括两个主要部分:Actor和Critic。Actor负责生成动作并和环境进行交互,而Critic负责对Actor的表现进行评估,指导Actor下一步的行为。
Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度和值函数近似的方法,主要用于解决强化学习中的连续动作空间问题。它由两个主要部分组成:Actor和Critic。Actor负责生成动作,基于当前状态和当前策略,选择最优的动作;Critic则负责评估Actor的策略,通过计算值函数来评估策略的好坏。
输出St下的行动At以及通过环境获得下一刻状态St+1；第二，把St和St+1分别输入critic网络，获得St的价值...
输出St下的行动At以及通过环境获得下一刻状态St+1；第二，把St和St+1分别输入critic网络，获得St的价值...
size and batch size respectively n1_in, n1_h1, n1_h2 , n1_out= 3, 20, 20, 1 actor =...
虽然效果还是很烂。反正先把激活函数换成sigmoid，学习率调到很低再慢慢调大试试会好一些 ...
虽然效果还是很烂。反正先把激活函数换成sigmoid，学习率调到很低再慢慢调大试试会好一些 ...