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...
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...
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 ...
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(...
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。
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本文通过python来实现VD-MEAC策略,训练的时间为2017年7月1日到2020年7月1日。 模型主要参数设置如表3. 表3 模型主要参数 参数名称参数取值 分位数个数 N=32 分布信息利用系数 β=0.75 记忆容量 1×10^6 批次大小 128 Critic网络结构 [300,200] Actor网络结构 [64,32] 学习率初始值 0.001 此外,模型优化...
```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...
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代码） - 知乎 (zhihu.com)一、Q-...
机器学习十大算法-人工智能/AI/神经网络/Python基础 141 30 6:27:05 App 爆肝AI入门计划,【Tensorflow2.0从理论到实战】快速进阶,深度学习框架/Tensorflow/PyTorch/机器学习/人工智能 590 25 9:10:05 App 模型实战:基于深度学习的目标检测算法全面解析,从YOLOv1~v11,8小时带你吃透这11个模型!