\alpha 是学习率; 梯度下降让损失函数 L(w) 变小。 2.用策略梯度算法更新策略网络 状态价值函数 V(s;\theta, w) = \sum_{a}{\pi(a|s; \theta) \cdot q(s,a ; w)} 相当于运动员所有动作的平均分。 策略梯度:函数 V(s;\theta, w) 关于参数 \theta 的导数; g(a, \theta) = \frac{\pa...
1、算法思想 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...
选择的超参数对于高效学习至关重要。在这个项目中，我们的Replay Buffer大小为200,000，批大小为256。演员Actor的学习率为5e-4，Critic的学习率为1e-3，soft update参数(tau)为5e-3，gamma为0.995。最后还加入了动作噪声，初始噪声标度为0.5，噪声衰减率为0.998。训练过程 训练过程涉及两个网络之间的持续交互，...
演员Actor的学习率为5e-4,Critic的学习率为1e-3,soft update参数(tau)为5e-3,gamma为0.995。最后还加入了动作噪声,初始噪声标度为0.5,噪声衰减率为0.998。 训练过程 训练过程涉及两个网络之间的持续交互,并且20个平行代理共享相同的网络,模型会从所有代理收集的经验中集体学习。这种设置加快了学习过程,提高了效率。
学习率初始值 0.001 此外,模型优化器选择Adam,激活函数选择Relu函数,共训练 5\times10^{5} 步,模型训练结果如图4 图4 模型训练结果图 图4(a)是模型学习率,模型设置学习率衰减防止因为学习率过大导致模型不收敛;图4(c)和图4(d)分别Actor网络和Critic网络的loss值,可以看出网络训练已经趋于稳定。强化学习的loss...
有了随机梯度 g,可以做一次梯度上升:θt+1=θt+β⋅g(a,θt)θt+1=θt+β⋅g(a,θt),此处 ββ 是学习率。 c. 过程梳理 下面我们以运动员和裁判的例子梳理一下过程: 首先,运动员(左侧的策略网络)观测当前状态 s ,控制 agent 做出动作 a;运动员想要进步,但它不知道怎样变得更好(或者没有评判...
策略网络的学习率 critic_lr = 1e-2 # 价值网络的学习率 n_hiddens = 16 # 隐含层神经元个数 env_name = 'CartPole-v1' return_list = [] # 保存每个回合的return # --- # # 环境加载 # --- # env = gym.make(env_name, render_mode="human") n_states = env.observation_space.shape[0...
一、强化学习：智能的自我进化之路的深度剖析 想象你正在教一只小狗学会握手。每次它正确地将爪子放到你手中时，你会给予一块美味的狗饼干作为奖励；而如果它没能完成任务，你只是轻轻摇头，不给予任何奖励。通过这样的重复互动，小狗开始逐渐理解什么样的行为会得到奖励，进而更频繁地展示握手的动作。这个过程，简而言...
选择的超参数对于高效学习至关重要。在这个项目中,我们的Replay Buffer大小为200,000,批大小为256。演员Actor的学习率为5e-4,Critic的学习率为1e-3,soft update参数(tau)为5e-3,gamma为0.995。最后还加入了动作噪声,初始噪声标度为0.5,噪声衰减率为0.998。
选择的超参数对于高效学习至关重要。在这个项目中,我们的Replay Buffer大小为200,000,批大小为256。演员Actor的学习率为5e-4,Critic的学习率为1e-3,soft update参数(tau)为5e-3,gamma为0.995。最后还加入了动作噪声,初始噪声标度为0.5,噪声衰减率为0.998。