代码语言:javascript 复制 import gym # 导入 Gym 库,用于创建和管理强化学习环境 import numpy as np # 导入 NumPy,用于处理数组和数学运算 import torch # 导入 PyTorch,用于构建和训练神经网络 import torch.nn as nn # 导入 PyTorch 的神经网络模块 import torch.optim as optim # 导入 PyTorch 的优化器模块...
这是Actor-Critic 强化学习算法的 PyTorch 实现。该代码定义了两个神经网络模型，一个 Actor 和一个 Critic。Actor 模型的输入：环境状态；Actor 模型的输出：具有连续值的动作。Critic 模型的输入：环境状态和动作；Critic 模型的输出：Q 值，即当前状态-动作对的预期总奖励。class Actor(nn.Module): """ ...
Actor-Critic Neural Network 这是Actor-Critic 强化学习算法的 PyTorch 实现。该代码定义了两个神经网络模型,一个 Actor 和一个 Critic。 Actor 模型的输入:环境状态;Actor 模型的输出:具有连续值的动作。 Critic 模型的输入:环境状态和动作;Critic 模型的输出:Q 值,即当前状态-动作对的预期总奖励。 class Actor(...
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 简介:深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Exploration...
这是Actor-Critic强化学习算法的 PyTorch 实现。该代码定义了两个神经网络模型,一个 Actor 和一个 Critic。 Actor 模型的输入:环境状态;Actor 模型的输出:具有连续值的动作。 Critic 模型的输入:环境状态和动作;Critic 模型的输出:Q 值,即当前状态-动作对的预期总奖励。 代码语言:javascript 复制 classActor(nn.Mo...
ddpg代码 python ddp pytorch 文章目录 1. 引言 2. Quick Start 3. 基本概念 4. DDP使用流程 4.1 launch启动 4.2 spawn启动 5. 不是很相关的一些bug 参考文献 1. 引言 DistributedDataParallel(DDP)是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。它通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率,并通过启动...
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是...
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是...
这是Actor-Critic 强化学习算法的 PyTorch 实现。该代码定义了两个神经网络模型,一个 Actor 和一个 Critic。 Actor 模型的输入:环境状态;Actor 模型的输出:具有连续值的动作。 Critic 模型的输入:环境状态和动作;Critic 模型的输出:Q 值,即当前状态-动作对的预期总奖励。
Pytorch实现DDPG算法 实现 一些trick soft-replacement add noise to action DDPG是强化学习里的一种经典算法。关于算法的原理我在之前的文章里有详细介绍过:强化学习入门—深入理解DDPG。 在学习莫凡大神的教程中,莫凡大神用的是tensorflow实现的DDPG。因为平时使用pytorch较多,且大神当时使用的tensorflow版本也较低,于是...