Policy Gradient Pytorch实现 Chen 唯手熟尔35 人赞同了该文章 策略梯度(policy gradient)是直接更新策略的方法,将{s1,a1,s2...}的序列称为trajectory τ,在给定网络参数θ的情况下,可以计算每一个τ存在的概率 pθ(τ) :初始状态的概率 * 给定状态下采取每一个行动的概率 * 采取该行动之后,返回下一个状态...
[pytorch 强化学习] 12 逐行写代码实现 DQN 完全体 20:42 [pytorch 强化学习] 13 基于 pytorch 神经网络实现 policy gradient(REINFORCE)求解 CartPole 25:46 [强化学习基础 01] MDP 基础(概率转移,与POMDP、I-POMDP) 19:52 [强化学习基础 02] MDP价值迭代算法(value iteration,V(s), Q(s,a), pi(s))...
代码实现 import argparse import gym import numpy as np from itertools import count import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.distributions import Categorical parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch REINFORCE example') parser...
The main interface for the Policy Gradient solver """# init the episode and the epochepisode=0epoch=0# init the epoch arrays# used for entropy calculationepoch_logits=torch.empty(size=(0,self.env.action_space.n),device=self.DEVICE)epoch_weighted_log_probs=torch.empty(size=(0,),dtype=tor...
【导语】:在深度强化学习第四篇中,讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式,本文用PyTorch简单实现以下,并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 \[\theta \leftarrow \theta+\eta \nabla \bar{R_\theta} \\\nabla \bar{R_\theta}=\frac{1}...
Categorical:pytorch封装好的obj,它里面有计算分布的公式,有从分布中采样的算法,也有算法给出在输入sample下action的log概率分布 compute_loss:当right data被喂进整个框架,对应loss的梯度就相当于是policy gradient。right data指的就是<state,action,weight> :当按照正确的策略在s下产生a之后,在一个episode拿到的re...
可以使用Tensorflow或者pyTorch来实现这个过程: 策略梯度在实现上有一些小技巧: 技巧一:添加基准线 在很多情况下,reward可能都只有正的,没有负的。因为实际计算是使用采样的方法来逼近期望的,所有概率的和应该等于1以保证概率有意义,那么上图中没有被采样到的动作a的概率会下降。
在pytorch实践中,我们无需手工梯度,只需要定义好损失函数即可: PS:这就是policy Gradient的技巧。这里留给读者一个思考题:既然我们已经知道pytorch无需手动求导,那为什么还要费力先求梯度,然后再还原回去呢? 该代码明显就是一个on-policy的方法,因为我们是:先收集数据,然后更新网络,再收集数据,再更新网络的方式。
Policy Gradient Pytorch实现 Chen 唯手熟尔 策略梯度(policy gradient)是直接更新策略的方法,将{s1,a1,s2...}的序列称为trajectory τ,在给定网络参数θ的情况下,可以计算每一个τ存在的概率 :初始状态的…阅读全文 赞同35 12 条评论 分享收藏 强化学习借用replay buffer来解决on-policy...
master Policy-Gradient.pytorch/argument.py/ Jump to 11 lines (10 sloc)479 Bytes RawBlame defadd_arguments(parser): ''' Add your arguments here if needed. The TAs will run test.py to load your default arguments. For example: parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, ...