以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...
Value Function Actor Policy V/Q/A/TD error reward state Critic Environment action
步骤1:使用参数为w神经网络表示critic行为价值函数qw(s,a),使用参数为(θ1,θ2,…θn)表示的神经网络表示n个策略,πi(a|s)表示在环境状态s时选择动作a的概率定义的critic网络为[64,64,1]三层的全连接网络,定义的actor网络为[64,16,4]三层全连接网络,其最后一层为动作层,输出的是采取四个不同动作的概率...
本发明的图片文本描述生成系统的架构如图1所示,包括特征提取模块、生成模块和判别模块以及actor-critic模块,其工作流程如图2所示,具体为:在获得数据以后,进行数据处理,包括建立词向量和数据增强等操作,得到后续建立模型所需的数据。将一张图像通过hcp(hypotheses-cnn-pooling)特征提取模块提取高级语义特征,用以初始化生成模...
critic算法的水下机器人运动控制方法。 4.一种基于actor ‑ critic算法的水下机器人运动控制方法具体过程为: 5.步骤一、初始化参数; 6.步骤二、基于反步法分别设计水下机器人的速度控制系统和艏向控制系统,再根据设计的速度控制系统以及艏向控制系统确定速度控制系统的控制律以及艏向控制系统的控制律; ...
基于训练集数据,采用td算法对步骤s2所述actor-critic强化学习模型进行训练,输入特征数据,识别特征数据所属焊接标注情况;步骤s4、基于训练好的actor-critic强化学习模型,基于测试集特征数据进行测试;通过输入的时序数据特征,实时识别所属焊接情况;最终部署测试完毕的actor-critic强化学习模型,实时接收传感器采集的数据,并识别...
下面我们将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: Actor-Critic算法首先需要初始化两个模型,一个是Actor,负责生成策略;另一个是Critic,负责评估策略。Actor通常是一个神经网络,其输出是动作的概率分布;Critic也是一个神经网络,其输出是状态值函数或者优势函数。 2. 交互与观察: 算法开始与环境进行交互,...
Actor-Critic算法结构图 作者其他创作 大纲/内容 Value Function Actor Policy V/Q/A/TD error reward state Critic Environment action
图1是本发明方法的流程图。 图2是数控机床进给系统补偿simulink模型。 图3是基于actor-critic算法的数控机床进给系统补偿结构示意图。 图4是本发明实施例的位置补偿之前进给位置响应时域波形图。 图5是本发明实施例的位置补偿之后进给位置响应时域波形图。
图2为本发明中基于actor-critic算法的口型动画自动生成方法流程图。 具体实施方式 本发明旨在提出一种基于actor-critic算法的口型动画自动生成方法,解决现有技术的口型动画生成方案存在的需要大量样本数据和容易出现伪影的问题。其核心思想是:在口型同步动画的生成中,将强化学习及gan相结合,采用actor-critic模型来表达声音与...