2. loss的计算 3. 完整代码 4. 训练和测试结果 一、知识回顾 1. value-based方法和policy-based方法 我们最早学习的两种DRL算法,是基于价值的DQN算法和基于策略的PG算法。 value-based:DQN 基于价值的算法 value-based方法使用神经网络来拟合价值函数,例如DQN的Q网络,输入当前时刻的状态s,输出为在状态s下,采取每...
Critic Loss的计算通常从Advantage值出发,该值是由真实值和估计值之间的差异得出的。Critic网络的优化目标是最小化该误差值,使其与真实的回报值尽可能接近。 综上所述,Actor-Critic算法常用的Loss曲线主要包括Actor Loss和Critic Loss,在具体实现时,这两个Loss曲线要相互优化,以达到更好的结果,并有效优化强化学习...
2、loss依然是Policy-Gradients的-log(probs)*vt。probs可以看出是第二层神经网络的输出,是动作空间下所有动作的概率。vt是Critic计算出的时间差分误差td_error。 3、训练步骤。喂入动作,状态。和td误差即可。 4、选择动作. """ class Actor(object): def __init__(self, sess, n_features, n_actions, ...
td_delta= td_target - self.critic(states)#时序差分误差log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1, actions)) actor_loss= torch.mean(-log_probs * td_delta.detach())#即由td_delta来调控损失#均方误差损失函数critic_loss =torch.mean( F.mse_loss(self.critic(states), td_target) )...
critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) critic_loss.backward() self.critic.optimizer.step() # Update Actor self.actor.optimizer.zero_grad() actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean() actor_loss.backward() ...
actor_loss= (-probs.log() *delta).mean()#时序差分loss。均方误差critic_loss =torch.nn.MSELoss()(current_values, next_values.detach()) optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() optimizer.step() optimizer_td.zero_grad() critic_loss.backward() ...
loss = tf.square(td_error) grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.model.trainable_weights)) return td_error 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Critic 网络通过估计当前状态和下一个状态 的 V 值,来计算 TD-Error,然后更...
critic_loss.backward()# 计算价值网络的梯度 self.actor_optimizer.step()# 更新策略网络的参数 self.critic_optimizer.step()# 更新价值网络的参数 定义好 Actor 和 Critic,我们就可以开始实验了,看看 Actor-Critic 在车杆环境上表现如何吧! actor_lr=1e-3 ...
critic_loss = nn.MSELoss()(current_q_values, target_q_values) critic_loss.backward() self.critic.optimizer.step() # Update Actor self.actor.optimizer.zero_grad() actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean() actor_loss.backward() ...
step() # Actor更新 actor_loss = -torch.log(action_prob) * td_error.detach() self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step() 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥 【强化学习】--- 演员评论家Actor-Critic算法 后续相关单智能体强化学习算法也...