policy-gradient methods是policy-based methods的子类 policy-based methods通常是on-policy,因为对于每次更新,只使用最新版本的policy收集到的data/trajectories difference: policy-based methods,通过最大化目标函数的局部近似值间接优化参数θ(爬山法,模拟退火,
Policy Gradient Pytorch实现 (policy gradient)是直接更新策略的方法,将{s1,a1,s2...}的序列称为trajectoryτ,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,返回下一个状态的概率... pθ(τ)=p(s1)pθ(a|s1)p(s2...
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...
【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...
策略梯度(Policy Gradient)是强化学习领域中一个重要的算法家族,它在近年来的深度强化学习研究和应用中扮演着关键角色。与传统的基于值函数的方法不同,策略梯度方法直接对策略进行优化,使其在复杂的决策问题中表现出色。 在现代人工智能的浪潮中,强化学习作为一种能够让智能体通过与环境交互来学习最优决策的方法,已经在...
【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}...
title: "Policy Gradient with PyTorch" thumbnail: /blog/assets/85_policy_gradient/thumbnail.gif --- .center { display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; width: 50%; } Policy Gradient with PyTorch Unit 5, of the Deep Reinforcement Learning Class with Hugging Face 🤗 ...
Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient implementation with pytorch Topicspytorch maddpg Activity Stars10 stars Watchers1 watching Forks1 fork Report repository Releases No releases published Packages No packages published Languages Python 100.0% ...
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Parameters: env_fn –A function which creates a copy of the environment. The environment must satisfy the OpenAI Gym API. actor_critic – The constructor method for a PyTorch Module with an act method, a pi module, and a q module. The act method ...
a single policy gradient update step (L104-111). The main loop of the algorithm just repeatedly calls train_one_epoch(). You Should Know If you aren’t already familiar with optimization in PyTorch, observe the pattern for taking one gradient descent step as shown in lines 104-111. First...