本文以策略梯度的推导为核心概念,解释了强化学习中的三个关键算法:REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法和 PPO 算法。 对这三个算法的理解为你掌握 OpenAI 用于训练 ChatGPT 的人类反馈强化学习(RLHF)算法做好了充分准备。
Actor-critic PPO算法-连续空间版 这是连续空间的PPO算法,使用的环境是MountainCarContinuous-v0。连续PPO与与离散空间PPO的主要区别: Actor-critic输出的是均值和方差(正态分布) 有一点要注意,这里使用了一种常用的PPO的解决方案,actor输出均值,而critic输出的值函数同时被用作方差。这里会有一定的问题,因为值函数越...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
done_batch=torch.Tensor(batch.done)#critic更新next_action_batch = self.actor_target(next_state_batch).unsqueeze(0).detach().view(-1, 1) r_eval=self.critic(state_batch, action_batch) r_target= reward_batch + GAMMA * self.critic_target(next_state_batch, next_action_batch).detach().view...
actor的loss很小代表着actor几乎啥也没学到，实很可能现在几乎还是个随机模型。先看下actor的输出概率有...
actor的loss很小代表着actor几乎啥也没学到，实很可能现在几乎还是个随机模型。先看下actor的输出概率有...
【强化学习笔记】2020 李宏毅 强化学习课程笔记(PPO、Q-Learning、Actor + Critic、Sparse Reward、IRL),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(MicroRTSGridActorCritic): def _build_mlp_extractor(self) -> None: self.mlp_extractor = MicroRTSExtractorLinearActor( input_channels=self.input_channels, output_channels=self.action_plane.sum(), action_space_size=self.action_space.nvec.sum(), encoder_norm_type=self.hparams['encoder_norm'], ...
Thetorch_acpackage contains the PyTorch implementation of two Actor-Critic deep reinforcement learning algorithms: Synchronous A3C (A2C) Proximal Policy Optimizations (PPO) Note:An example of use of this package is given in therl-starter-filesrepository. More details below. ...
以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法, SAC,更新了PPO,DDPG算法,在文末。 DQN: 参考: 算法思想: https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html ...