在上一篇文章中,我讨论了Q-learning的基础,这篇文章本来打算写一些Q-learning模型架构的改进方法,但目前我的知识水平可能会把它讲得很碎,等我找到好的reference之后会把这个坑给填了的。因此,不如把这篇文章当作目前阶段性的总结,正好把前面两种RL训练模型结合起来,也就是Actor-Critic Model。 之前几篇的链接: 文...
2 Model-Free Variant of a Critic-Only Method 如下图所示是 Model-Free Variant of a Critic-Only Method 的基本流程: 对比上一小节Model-Based的算法流程图我们不难发现,算法流程是一样的,都是有Critic和Actor两大步骤,然后循环迭代更新。主要不同点在于 Model-Free 采用的是 Q function 来做 Critic和Actor...
next_state_values= critic_model(next_states) * 0.98next_state_values*= (1 -dones) next_values= rewards +next_state_values#时序差分误差.单纯使用值,不反向传播梯度. detach:阻断反向梯度传播delta = (next_values -current_values).detach()#actor重新评估动作计算得分probs =actor_model(states) probs...
https://www.youtube.com/watch?v=mQqm_vFo7e4 Actor-Critic Model Predictive Control Angel Romero, Yunlong Song, Davide Scaramuzza The authors are with the Robotics and Perception Group, Department of Informatics, University of Zurich, and Department of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH...
Actor 被视为函数映射，接收状态作为输入并输出动作，可使用神经网络近似。其主要目标是使整体目标函数减小。Critic 则负责评估 Actor 的表现，通过近似策略评估来调整 Actor，同样可利用神经网络实现。Critic 通过比较期望与实际结果来提供反馈，帮助 Actor 提升决策质量。强化学习算法分为基于模型（Model-based...
model = ActorCritic(input_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) rewards = [] for episode in range(episodes): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: state_tensor = torch.tensor(state, dtype=torch.float32) ...
它是Value-Based 和 Policy-Based Methods 两种算法的结合。 1.目标函数 :状态价值函数State-Value Function,表示了当前状态 所能得到的回报return的期望。 策略函数,即在状态 下执行动作 的概率分布。 价值函数,即在状态 下执行动作 得到的奖励(reward)之和。
td_delta= td_target - self.critic(states)#时序差分 train.py importgymimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsfrommodelimportActorCritic actor_lr= 1e-3critic_lr= 1e-2num_episodes= 1000hidden_dim= 128gamma= 0.98device= torch.device...
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,然后更新参数。 3、Actor 的更新 Actor的学习本质上就是 PG 的更新,只不过在 AC 中更新的权重变成...
强化学习的种类model-basedRL值函数policygradientactor-critic:valuefunctionpluspolicygradients 为什么要有那么多的RL算法? 协调因素:采样高效、稳定 不同假设:随机或确定、连续or离散、episode or infinite horizon 难度不同:策略展示简单还是模型展示简单 采样高效 ...