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是结合了Policy Gradient(Actor)和价值函数估计(Critic)的方法,同时引入时序差分方法 Actor是指策略函数,即学习一个策略以得到尽可能高的回报 Critic是指价值函数 Vπ(s),对当前策略的值函数进行估计,即评估Actor的好坏 推导 在策略梯度更新公式中 ∇R¯θ≈1N∑n=1N∑t=1Tn(∑t′=tTnγt′−...
百度试题 题目关于PPO,下列说法正确的是 A.本质上是一种actor-critic算法B.参数更新速度快C.样本效率更高D.以上都对相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
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。
A、本质上是一种actor-critic算法 B、参数更新速度快 C、样本效率更高 D、以上都对 你可能感兴趣的试题 单项选择题 设p元总体X的协方差阵为则总体的第一主成分是( ) A. B. C. D. 点击查看答案手机看题 问答题 作业:小组活动 任务一:互相问一问、说一说吉米的情况,如他在哪儿、他做什么、什么时候结...
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 ...
【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。
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. ...
(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'], ...
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 ...