SAC通过一下损失函数来实现参数\alpha的自动调节: J(\alpha) = \mathbb{E}_{a \sim \pi} \bigg[ -\alpha \log \pi_{\theta}(a | s)-\alpha \kappa \bigg] \tag{4-16} 这里的\kappa可以理解为目标熵的超参数。背后的原理是:在给定每一步平均熵至少为\kappa的约束下,原来的策略优化问题的对偶...
损失函数试图最大化在状态 sₜ下采取动作 aₜ所实现的累积折扣奖励。只有在训练期间,损失函数已经见识过在状态 sₜ下采取所有可能的(至少多于一个动作)动作所实现的累积折扣奖励时,这个目标才有可能实现。 例如,如果动作空间由两个动作 a₁和 a₂组成,那么损失函数需要看到(无论是来自同一个回合还是不同...
detach()) # 值函数损失,预测值和目标值之间 critic_loss = torch.mean(F.mse_loss(self.critic(states), td_target.detach())) # 优化器梯度清0 self.actor_optimizer.zero_grad() # 策略梯度网络的优化器 self.critic_optimizer.zero_grad() # 价值网络的优化器 # 反向传播 actor_loss.backward() ...
1.Actor-Critic既学习价值函数,也学习策略函数 2.价值函数用来评估当前的状态是好的,还是不好的,进而帮助Actor进行策略更新 actor_loss = torch.mean(-log_probs * td_delta.detach())#即由td_delta来调控损失 3.Critic的学习价值,由Q_value相同的求解方式求出,即Critic(state) = reward + Critic(next_stat...
把qt与ytqt与yt差值平方作为损失函数计算梯度: ∂(qt−yt)2/2∂w=(qt−yt)⋅∂q(st,at;w)∂w∂(qt−yt)2/2∂w=(qt−yt)⋅∂q(st,at;w)∂w 梯度下降,缩小qt与ytqt与yt差距。 x. 参考教程 视频课程:深度强化学习(全)_哔哩哔哩_bilibili 视频原地址:https://www.youtube...
在Actor-Critic中,我们通常关注状态价值函数$V(s)$,其损失函数可以表示为TD误差的平方均值: $$ L_{critic} = E[(y - V(s))^2] $$ 其中$y = r + \gamma V(s')$,$s'$是下一个状态。 2.3 Actor损失函数 Actor网络的目标是通过最大化策略的对数似然来优化策略参数,即: $$ \max{\theta} \...
损失函数如下 A可看做是常数所以可以求和平均打开期望,又因为损失函数要求最小所以加个"-"变换为解最小的问题 Actor: 值迭代可以直接使用均方误差MSE作为损失函数 Critic: n-step的伪代码如下 3、代码实现 import numpy as np import tensorflow as tf
梯度上升:根据损失函数,更新策略网络的参数θ。 2.2 价值函数与策略的关系 价值函数Vπ(s)评估在策略π下,从状态s开始直至结束整个游戏的预期回报。在Actor-Critic算法中,Critic模块通过估计价值函数来提供一个对策略性能的评估指标,这有助于Actor模块调整策略参数以优化累积回报。 2.3 Actor和Critic模块的角色与功能 ...
这里的策略损失考虑了额外的熵项。通过最大化损失函数,可以训练策略来使预期回报和熵之间的权衡达到最佳。 with tf.GradientTape() as p_tape: new_action, log_prob, z, mean,log_std= self.policy_net.evaluate(state)new_q_input= tf.concat([state, new_action],1)# 第 0 维是样本数量# 实现方式一...
最小化值函数损失: J_V = \mathbb{E} \left[ \left( V_\psi(s) - y_V \right)^2 \right] 更新策略网络: 策略网络的目标是最大化奖励和熵,最小化以下损失: J_\pi = \mathbb{E} \left[ \alpha \log \pi_\phi(a|s) - \min_{i=1,2} Q_{\theta_i}(s, a) \right] ...