[Python] Actor-Critic算法实现 算法伪代码 结合上述公式,以下是Actor-Critic的简化伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 初始化Actor和Critic的参数 theta = 初始化Actor参数 w = 初始化Critic参数 for episode in range(最大迭代次数): 初始化环境 s = 初始状态 while not done: #...
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...
[Python] A3C的代码实现 A3C 的优势在于通过异步多线程高效利用资源,适合实时性和复杂环境的强化学习任务。以下是Python实现 A3C 的主要部分: 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】--- A3C算法代码后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新,如果该项目对你有...
原来 Actor-Critic 的 Actor 的前生是Policy Gradients, 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作, 而 Q-learning 做这件事会瘫痪. 那为什么不直接用 Policy Gradients 呢? 原来 Actor Critic 中的 Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法 , 能进行单步更新, 而传统的 Policy Gradie...
②:直接用累计奖励做critic,其方差较大,收敛过程不稳定,可以通过对奖励做nomalization来缓解回合间相同状态的方差。 针对这两点,actor critic算法就诞生了,其用policy gradient结合TD的思想,采用步进更新策略网络。 一、Actor Critic算法 1.1、A2C算法简介
Iteration 0: 0%| | 0/100 [00:00<?, ?it/s]/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:15: UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before convertin...
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连续状态的可以采用function approx…强化学习应用：基于Q-learning算法的无人车配送路径规划（提供Python...
1.在策略上,在均值为Mu, 标准差为std的标准正态化分布上进行采样, 使用action_bound来获得动作,使用log_prob获得该动作的概率值 dist =Normal(mu, std) normal_sample= dist.rsample()#在标准化正态分布上采样log_prob = dist.log_prob(normal_sample)#计算该值的标准正太分布上的概率action = torch.tanh...
python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, action_dim) self.softmax = nn.Softmax...