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...
为了从0开始使用PyTorch实现Policy Gradient算法,我们需要遵循以下步骤: 理解Policy Gradient算法的原理: Policy Gradient算法是一种强化学习方法,它通过优化策略(即智能体的行为选择方式)来最大化累积奖励。具体来说,它通过梯度上升法来更新策略参数,使得采取好动作的概率增加,采取坏动作的概率减少。 搭建一个基础的神经...
if len(batch_obs) > batch_size: # 这个if是用于判断我们获得的trajectory是否足够多,即是否达到了我们设置的batch_size # 这里的batch_size对应了梯度表达式中的N break # 使用pytorch连招做gradient descent batch_loss = compute_loss(obs=torch.as_tensor(batch_obs, dtype=torch.float32) act=torch.as_te...
2.2 PathWise Derivative Estimator 这是一种重参数化技巧,主要是通过调用rsample()函数来实现的,参数化随机变量可以通过无参数随机变量的参数化确定性函数来构造。参数化以后,采样过程就变得可微分了,也就支持了网络的后向传播。实现如下(PyTorch官方实现): params = policy_network(state) m = Normal(*params) # ...
【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 θ←θ+η∇¯Rθ∇¯Rθ=1NN∑n=1Tn∑t=1R(τn)∇logpθ(ant|snt)θ←θ+η∇R...
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') ...
深度强化学习(5) Policy Gradients (1)基于Berkeley CS285 的讲义介绍了 Policy Gradients 算法。 本文参考了一篇Blog, 以更加易懂的方式, 重新说一下 Policy Gradients, 并给出实现代码(PyTorch)。 Policy Gradients(PG) 是一个 On-Policy 的算法, 它可以学习 Stochastic Policies。(通常来说Stochastic Policies ...
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。
[Python]Policy Gradient算法实现 实现了一个基于 PyTorch 的强化学习算法Policy Gradient算法,主要用于训练一个在 CartPole-v1 环境中平衡杆的智能体。 🔥若是下面代码复现困难或者有问题,欢迎评论区留言;需要以整个项目形式的代码,请在评论区留下您的邮箱📌,以便于及时分享给您(私信难以及时回复)。
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, ...