要根据Critic 的loss值去自动调整Actor Objective的优化权重，Critic 的loss越大，Actor Objective 的权重...
log_prob, _ = self.actor_critic(state) actor_loss = -(log_prob[0][action] * q_value).mean()critic_loss= F.mse_loss(state_value, q_value.detach()) #拟合V,用TD loss = actor_loss + critic_loss # 更新actor和critic的参数 self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer....
# 这里需要最大化当前策略的价值,因此需要最大化neg_log_prob * tf_error,即最小化-neg_log_prob * td_error loss_a = -neg_log_prob * td_error self.optimizer.zero_grad() loss_a.backward() self.optimizer.step() # Hyper Parameters for Critic EPSILON = 0.01 # final value of epsilon REPLA...
Actor就是policy network,用来输出动作,而Critic对应value network,就是评价动作用的,通过Critic来引导Actor的更新。 Critic网络可以采用各种方法进行训练,核心就是要构造一个Target Q出来,从而使用MLE作为loss来训练。Target Q可以使用Q Learning,SARSA,或者直接使用Reward,采用one step Monte Carlo来做。 下面我们看一下...
相同之处: ①Q函数的学习都是通过最小化MSBE来实现(也就是两个Q网络的loss都是最小化MSBE) ②使用了clipped double-Q trick,两个Q函数共享一个目标,计算时使用两个Q函数中给出的最小Q值得那个: y ( r , s ′ , d ) = r + γ ( 1 − d ) min i = 1 , 2 Q ϕ i , targ ( ...
Loss=1m∑i(yi−Q(ϕ(si),ai|w))2Loss=1m∑i(yi−Q(ϕ(si),ai|w))2 d). 通过抽样策略梯度,更新Actor当前网络QaQa参数θθ, J(θ)=−1mm∑i=1Q(si,ai,w)J(θ)=−1m∑i=1mQ(si,ai,w) E. 如果t达到设定的目标网络参数更新频率,则更新Actor目标网络QaQa和Critic目标网络QcQc参数...
q_values=self.q_net(states)next_q_values=self.q_net(next_states).detach()target_q_values=rewards+GAMMA*next_q_values.max(1)[0]*(1-dones)loss_q=nn.functional
1. Policy Loss: 我们定义 objective functionJ(π)如下: 这个是:通过策略π平均所有起始状态所得到的总的 reward(total reward an agent can achieve under policyπaveraged over all starting states)。 根据Policy Gradient Theorem 我们可以得到该函数的 gradient: ...
摘要:本发明公开了一种基于Actor‑Critic算法的多智能体异构网络能效优化方法,把异构网络中各个小基站看作为一个智能体,令每个小基站基于Actor‑Critic算法中actor网络根据当前异构网络环境和智能体状态选择合适的动作,通过Critic网络采用策略梯度方法更新其网络参数,对智能体传入动作返回q值给出评价并传递给atcor网络,不...
1. Policy Loss: 我们定义 objective functionJ(π)J(π)如下: 这个是:通过策略ππ平均所有起始状态所得到的总的 reward(total reward an agent can achieve under policyππaveraged over all starting states)。 根据Policy Gradient Theorem 我们可以得到该函数的 gradient: ...