Policy Gradient CartPole-v0 这是我使用Policy Gradient来解决CartPole-v0任务的一个总结,参考了莫烦博客,Andrej Karpathy博客及其翻译版,建议先看懂Andrej Kapathy的博客中关于Policy Gradient的讲解,再结合莫烦博客里的内容自己实现一遍,我的代码基本都是看得莫烦博客里写的。 这篇文章主要是写了一下我在看上面两位...
理解Policy Gradient 我认为Policy Gradient是在做这样一件事情:优化遇到状态(state)时的动作(action)选择方式,即Policy。 具体到CartPole这个任务中: 遇到了一个state(这个state有4个参数,分别表示Cart Position、Cart Velocity、Pole Position和Pole Velocity at Tip,所以用一个4维向量表示一个state:(cp,cv,pp,pv)...
本期介绍Policy Gradient,其实是笔者自己加深对pg的理解和熟悉TensorFlow在强化学习中的使用,以CartPole-v0为实验环境 核心思想:获取尽可能大的reward: J(\theta) = E[r_1 + \gamma r_2 + \gamma^{2} r_3 + ..…
CartPole-v1环境 结果展示 小结 §01算法思想 Actor-Critic算法分为两部分:actor和critic。actor的前身是policy gradient,可以较容易地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做此操作会因为空间过大而爆炸。因为Actor是基于回合更新的,所以学习效率比较慢。因此引入value-based的算法作为Critic,就...
Runs policy gradient on Acrobot-v1 and CartPole-v1 environments. ''' bot=gym.make('Acrobot-v1') policy_gradient(bot,100,max_traj=200) bot.close() pole=gym.make('CartPole-v1') policy_gradient(pole,500,traj_sample=20) pole.close() ...
1. 监督学习回顾 为了更好地理解 Policy Gradient 算法,我们用监督学习的分类问题作为类比。 以手写数字识别的项目为例,: 将图片作为输入传给神经网络。 神经网络会给该图片属于哪一类(数字 0 到 9)给出一个评分(logits)。 评分(logits)通过 Softmax 就可以转换为属于每一类(数字 0 到 9)的概率(Probability)...
基于Policy Gradient实现CartPole 8月的时候把David silver的强化学习课上了,但是一直对其中概念如何映射到现实问题中不理解,半个月前突然发现OpenAI提供了一个python库Gym,它创造了强化学习的environment,可以很方便的启动一个强化学习任务来自己实现算法,并且提供了不少可以解决的问题来练手。本文针对如何解决入门问题Cart...
需要注意网络不能太复杂,不然会过拟合导致很难学习。通过策略梯度定理,我们知道了怎么进行梯度上升。概率前面的回报可以看成梯度上升的幅度,即回报越大提升的概率也越多。所以在Policy Gradient中引入的基线(baseline),以防止某些非最优的动作被选择之后概率变得过大(虽然在样本足够多的时候这个问题也能解决)...
action = tf.squeeze(tf.random.categorical(logits,1), axis=1) return logits, action AI代码助手复制代码 (6)这里定义了一个用于训练策略的函数train_policy。该函数使用带权重裁剪的 PPO 算法,用于更新 actor 的权重。 observation_buffer:输入的观测缓冲区 ...
1. CartPole-V0 环境 2. Policy Gradient with Baseline 2.1 带 baseline 的策略梯度定理 2.2 REINFORCE with baseline 2.2.1 伪代码 2.2.2 用 REINFORCE with baseline 方法解决 CartPole 问题 2.2.3 性能 2.3 Advantage Actor-Critic (A2C) 2.3.1 伪代码 ...