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。
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
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) ...
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。 ...
马文·明斯基博士:当然,洛芙莱斯博士。语言模型是词语序列的概率分布。在现代AI的背景下,它通常指的是像Transformer或LSTM这样的模型,这些模型被训练来预测序列中的下一个词。这些模型在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能。 近端策略优化(PPO)是一种用于强化学习的算法。它是一种训练策略的方法,策略是映射状态...
(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...
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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...
为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型.首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间...
5 LSTM implementation details 1 MultiDiscrete implementation detail 对于每个类别(第一个类别除外),我们在三个环境中将我们的实现与原始实现进行基准测试,每个环境都有三个随机种子。 3.1 13 core implementation details 我们首先介绍 13 个常用的核心实现细节,这些细节与任务无关。为了帮助理解如何在PyTorch中对这些细...