dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device)#时序差分目标td_target = rewards + self.gamma * self.critic(next_states) * (1 -dones) td_delta= td_target - self.critic(states)#时序差分误差log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1, actions)) actor_loss= torch.mean(-log_...
参考Tensorflow版本:https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/reinforcement-learning/actor_critic.py 代码改了很久,在一些很简单的地方被卡住了。主要注意的是td_error是Critic的Q网络算出来的值,直接返回是带第一个网络梯度的,这时候需要去掉这个梯度,不然在Actor更新的时候就会报错。 另外,这个代码很...
原来 Actor-Critic 的 Actor 的前生是Policy Gradients, 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作, 而 Q-learning 做这件事会瘫痪. 那为什么不直接用 Policy Gradients 呢? 原来 Actor Critic 中的 Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法 , 能进行单步更新, 而传统的 Policy Gradie...
最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel age...
“algorithms/actor _ critic _ utilities”包含 Model 和 Runner 类。包括 ActorCriticModel 在内的这些都是在这个文件中定义的 learn_policy()函数中实例化的。这是大部分计算将在其中结束的函数。 这些类和函数取自 OpenAI 发布的基线库,并稍作修改。这背后的原因是,与其手动操作,不如让读者理解为什么和如何这...
("Actor"): self.a = self.build_a_nn(self.s, scope = "eval", trainable = True) self.a_target = self.build_a_nn(self.s_, scope = "target", trainable = False) with tf.variable_scope("Critic"): self.q = self.build_c_nn(self.s, self.a, scope = "eval", trainable = True...
A2C(Advantage Actor-Critic)是一种有策略的actor-critic算法,它使用Advantage函数来更新策略。 该算法实现简单,可以处理离散和连续的动作空间。 import numpy as np from keras.models import Model, Sequential from keras.layers import Dense, Input from keras.optimizers import Adam from keras.utils import to_...
除了Q-learning算法外,OpenAI Gym库还提供了多种其他强化学习算法的实现,如Actor-Critic算法、PPO算法等。这些算法都可以用于训练智能体,使其能够解决各种环境中的问题。 OpenAI Gym库是一个非常有用的工具,它可以帮助研究人员开发和比较强化学习算法。通过使用Gym库中的环境和预定义的算法,可以快速地测试和比较不同的...
[20] 什么是 Actor Critic ... 1325播放 02:40 [21] 6.1 Actor Critic ... 1360播放 待播放 [22] 什么是 Deep Determin... 759播放 03:07 [23] 什么是 Deep Determin... 1561播放 03:07 [24] 【莫烦Python】强化学习 Re... 1484播放 19:34 [25] 什么是 A3C (Asynchro... 755播放...
Actor Critic 6.1 什么是 Actor Critic 6.2 Actor Critic 6.3 什么是 DDPG 6.4 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 6.5 什么是 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 6.6 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 6.7 Distributed Proximal Policy Optimization (DPPO) 关注...