1 前言 今天我们来用Pytorch实现一下用Advantage Actor-Critic 也就是A3C的非异步版本A2C玩CartPole。 0 2 前提条件 要理解今天的这个DRL实战,需要具备以下条件: 理解Advantage Actor-Critic算法 熟悉Python 一定程度了解PyTorch 安装了OpenAI Gym的环境 3 Advantage Actor-Critic 算法简介 这里直接引用David Silver的Tal...
本文主要讲解有关 A3C 算法的相关内容。 一、A3C 算法 直接引用莫烦老师的话来介绍 A3C 算法:Google DeepMind 提出的一种解决 Actor-Critic 不收敛问题的算法。它会创建多个并行的环境,让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参数。并行中的 agent 们互不干扰,而主结构的参数更新受到副结...
优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法:一种改进的演员-评论员(actor-critic)算法。 异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解...
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所有的actor都是并行的 可以再开一个进程用于测试全局模型的表现 返回目录 源码实现 View Code 横坐标表示训练轮数,纵坐标表示智能体得分的能力(满分500分),可以看到A3C在较短的时间内就能达到满分的水平,效果确实不错。 返回目录 参考资料 https://github.com/seungeunrho/minimalRL ...
异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解连续动作的算法,也是一种演员-评论员算法。其会对演员提供价值最大的动作,而不仅仅是提供某一个...
<8>Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C) A3C:有效利用计算资源, 并且能提升训练效用的算法。 平行训练: A3C 其实只是这种平行方式的一种而已, 它采用的是我们之前提到的 Actor-Critic 的形式. 为了训练一对 Actor 和 Critic, 我们将它复制多份红色的, 然后同时放在不同的平行宇宙当中, 让他们各自玩各的....
我的Actor-Critic Python 教程 我的Python Threading 多线程教程 强化学习实战 论文Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning 要点¶ 一句话概括 A3C:Google DeepMind 提出的一种解决Actor-Critic不收敛问题的算法. 它会创建多个并行的环境, 让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参...
异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解连续动作的算法,也是一种演员-评论员算法。其会对演员提供价值最大的动作,而不仅仅是提供某一个...
异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解连续动作的算法,也是一种演员-评论员算法。其会对演员提供价值最大的动作,而不仅仅是提供某一个...