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...
# 环境配置 Python 3.11.5 torch 2.1.0 torchvision 0.16.0 gym 0.26.2 总结 Actor-Critic算法的提出源于策略梯度方法的高方差问题,通过结合值函数(Critic)降低优化方差,提高学习效率。随着强化学习的不断发展,Actor-Critic及其扩展(如A3C、PPO)成为复杂任务中广泛使用的算法。 更多强化学习文章,请前往:【强化...
代码语言:python 代码运行次数:1 复制 Cloud Studio代码运行 classActorCritic(nn.Module):def__init__(self):super(ActorCritic,self).__init__()self.affine=nn.Linear(4,128)# 预测动作self.action_layer=nn.Linear(128,2)# 预测V值self.value_layer=nn.Linear(128,1)self.logprobs=[]self.state_val...
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(...
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
Actor-Critic方法是一种混合的深度强化学习算法,它结合了策略梯度(Policy Gradient)和值网络(Value Network)两种方法。这种方法的核心思想是将策略网络(Actor)和价值网络(Critic)两部分组合在一起,通过对这两部分网络的训练和优化,实现智能体的行为策略和状态价值的估计。
Actor Critic Actor Critic Python 教程 强化学习实战 Reinforcement learning: An introduction 今天我们会来说说强化学习中的一种结合体 Actor Critic (演员评判家), 它合并了 以值为基础 (比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法....
在 PyTorch 中实现 Actor-Critic 算法需要定义 Actor 和 Critic 两个网络,以及相应的优化器和损失函数。 以下是使用 PyTorch 实现 Actor-Critic 算法的示例代码: pythonimporttorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim # 定义状态空间大小、动作空间大小和时间步长等参数 state_size =10 action_size =2 ...
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```python # 计算和展示训练结果 average_reward = sum(episode_rewards) / len(episode_rewards) print(f'Average total reward: {average_reward}') 应用与扩展 实际应用: 强化学习在游戏、控制、机器人等领域的应用。 未来扩展: 引入更复杂的网络结构,如曲面网络、LSTM 等,以适应更复杂的问题。 探索不同训...