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(sta
位运算:~ 按位取反;& 按位与;` 按位或;^ 按位异或;<< 左移;>> 右移(这六个都是二进制运算) 注意:按位取反时,数据是以补码存储的,对于正整数4(0b100),按位取反得到(-0b011),但这是补码,将补码换算成原码得到(-0b101),即-5。正整数的补码=原码;负整数的补码=原码符号位不变,其他位按位取反...
基于Pytorch的Actor-Critic实现 参考Tensorflow版本:https:///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。
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...
self.actor=PolicyNetContinuous(state_dim, hidden_dim, action_dim, action_bound).to(device) self.critic_1=QValueNetContinuous(state_dim, hidden_dim, action_dim).to(device) self.critic_2=QValueNetContinuous(state_dim, hidden_dim, action_dim).to(device) ...
Soft Actor-Critic (SAC):在需要探索和利用之间取得平衡的环境中效果良好。 算法的选择取决于交易策略的复杂性、动作空间的性质(离散或连续)以及交易环境的具体要求等因素。 初始化代理 选择算法后,下一步是使用所选策略初始化代理。强化学习中的策略决定了代理的行为方式——通常,这些可以是深度强化学习中的神经网络...
super(ActorCritic, self).__init__(). self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128). self.actor = nn.Linear(128, output_dim). self.critic = nn.Linear(128, 1). def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)). action_probs = torch.softmax(self.actor(x), dim=-1). state_valu...
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_...
我的Actor-Critic Python 教程 我的Python Threading 多线程教程 强化学习实战 论文Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning 要点¶ 一句话概括 A3C:Google DeepMind 提出的一种解决Actor-Critic不收敛问题的算法. 它会创建多个并行的环境, 让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参...
QQ阅读提供机器学习与Python实践,12.3 策略梯度和Actor-Critic方法在线阅读服务,想看机器学习与Python实践最新章节,欢迎关注QQ阅读机器学习与Python实践频道,第一时间阅读机器学习与Python实践最新章节!