相比LSTM ,Transformer 能够处理更长的时间序列,对于 PPO 优化我们还是想应用万能的 Transformer 模型来解决轨迹上的维度灾难问题,但把Transformer 直接应用在 PPO, 也存在一些弊端: 长期依赖处理:虽然 Transformer 通过自注意力机制有效处理序列中的长距离依赖,但在非常长的序列或复杂的时间依赖性场景下,其
Openai用了五个..多智能体之间通信和历史信息全靠lstm,state和action全部编码好了。唯一的难点是动作空间太大,有十七万种动作,对于这个问题,他们用了action embedding和ls***向量做内积,对
• ppo2 算法在 Atari 和 MuJoCo 的任务上都表现不错 • 包含了LSTM和处理多维离线空间(MultiDiscrete)的一些高级处理,能处理 RTS 游戏(实施策略游戏,例如星际争霸、王者荣耀这种) ppo 原论文提出了2个算法实现,ppo1 是动态缩放kl,而 ppo2 算法是直接clip,更简单好用。...
完整的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategorical# 定义AI驾驶员的大脑(现在Critic使用LSTM网络)classPolicyNetwork(nn.Module):def__init__(self,state_size,action_size):super().__init__()# 共享的底层特征提取(像大脑的...
此外,我在使用 PPO2 和 MlpLstmPolicy 时遇到了稳定基线问题。当我在数据集上使用 model.learn 时,它会消耗所有内存并冻结笔记本。我尝试减少批处理大小以消耗更少的内存,但它仍然挂起。我已经在环境中循环访问了数据集,没有任何问题;使用 model.learn 时出现问题。 谢谢您的帮助! 我尝试仅使用观察空间中的特征...
lstm_hidden_size设置为 1024,意味着每个LSTM层有1024个隐藏单元。 n_lstm_layers:指定了LSTM网络的层数。在这个例子中,只有一层LSTM (n_lstm_layers=1)。多层LSTM可以提供更深的网络结构,从而可能更好地建模长期依赖性,但也会增加训练难度和计算开销。
x,lstm_hidden=self.lstm(x,hidden) x=self.fc_pi(x) prob=F.softmax(x,dim=2) returnprob,lstm_hidden defv(self,x,hidden): x=F.relu(self.fc1(x)) x=x.view(-1,1,64) x,lstm_hidden=self.lstm(x,hidden) v=self.fc_v(x) ...
三、PPO与PPO-LSTM效果对比 以下是不同环境下使用两种算法训练智能体的曲线图: 1、PendulumNoVel-v1 2.LunarLanderNoVel-v2 总结 本文详细介绍了Recurrent PPO算法的概念、工作原理及其在实际问题中的应用。rPPO通过结合RNN的时间感知能力和PPO的安全更新特性,提供了一种有效的方法来解决具有时间依赖性的强化学习问题。
专利摘要:本发明属于支付通道费用动态设置算法技术领域,具体涉及一种基于LSTM‑PPO的支付通道费用动态设置算法,包括下列步骤:根据节点的收费特征及支付通道网络的拓扑结构,设计了状态空间和收益函数;考虑到网络中节点数量的不同,动态的针对不同规模的网络提供最优的方案;最后,通过仿真实验验证算法在闪电网络环境中的效果...
包含了LSTM和处理多维离线空间(MultiDiscrete)的一些高级处理,能处理RTS 游戏(实施策略游戏,例如星际争霸、王者荣耀这种) ppo 原论文提出了2个算法实现,ppo1 是动态缩放kl,而 ppo2 算法是直接clip,更简单好用。所以 ppo2 才是现在大家更熟知的 ppo 算法实现,以下都默认为 ppo2 算法实现 ...