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,其性能可能会下降。
我正在致力于创建一个基于 LSTM 的强化学习模型,并尝试了解 sb3-contrib 的 Recurrent PPO 的工作原理。这是代码的简化示例: # import gym # from gym import spaces # import torch # import numpy as np # from sb3_contrib import RecurrentPPO class env_LSTM(gym.Env): def __init__(self, qnt_steps...
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) ...
在《Generalization, Mayhems and Limits in Recurrent Proximal Policy Optimization》这篇论文中,还提到一种应对隐状态陈旧性的技巧:在每轮训练的第一个epoch训练之后,每次epoch训练前重新计算一次(refresh)隐状态。但文中说效果并没有预期地那么好,反而还增加了训练时间和工作量。 4.用gru还是lstm 这个也是根据情境...
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。
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(Proximal policy optimization,PPO)针对当前态势选择最优动作.以威胁评估指标作为分配依据,计算综合威胁度,优先将威胁值最大的战机作为攻击目标.为了验证算法的有效性,在课题组搭建的数字孪生仿真环境中进行4v4多机空战实验.并在相同的实验环境下与其他强化学习主流算法进行比较.实验结果表明,使用LSTM–PPO算法在多机空战...
问LSTM在PPO + ICM中的发散损耗EN在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适...
摘要:针对高动态战场态势下防御作战场景中的多目标火力规划问题,提出一种基于近端策略优化算法的火力规划方法, 以最大化作战效能为目标, 从弹药消耗、作战效果、作战成本及作战时间4个方面设计强化学习奖励函数。考虑历史决策序列对当前规划...
5 LSTM implementation details 1 MultiDiscrete action spaces implementation detail 可复现性高:为了验证我们的复现效果,我们在经典控制任务、 Atari、MuJoCo 任务、LSTM 和实时战略(RTS)游戏任务中证明了我们的实现与原始实现的结果非常吻合。 额外的实现细节:我们还介绍了 4 个官方代码实现中没有使用但在特殊情况下...