此处的参数就不一一介绍了,学会调参的前提是了解你所使用的ML算法的来龙去脉。说明一下policy_kwargs,在stable_baselines3中,DQN的MLP的激活函数默认是Tanh,隐层为两层,每层节点数量为64。通过policy_kwargs参数我们可以自定义DQN的MLP策略网络的结构。"net_arch":[256,256]代表隐层为两层,节点数量为256和256...
model-free深度强化学习算法面临两个主要挑战:高采样复杂度和脆弱的收敛性,因此严重依赖调参,这两个挑战限制了强化学习向现实应用的推广。SAC引入了最大熵(Maximum Entropy)强化学习,要求actor在同时最大化期望和策略分布的熵,也就是说,在保证任务成果的同时希望策略尽可能的随机。 信息熵 这里说明一下信息熵的概念:...
实在不行,兜底stable-baseline3是肯定没有问题的。 一个框架好不好用,第一观感就是它的quick start和tutorial。 pipinstallstable-baselines3[extra] 从官网上看,还是stable-baselines3成熟,安装也简单。 stable-baselines3,要求action_space这个可以理解,因为动作空间长度是确定的;但要求observation_space这个比较奇怪,...
KV Compression最早出自于《PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer》一文中,其提出的动机在于解决attention计算中,key和value存在的特征冗余。换言之,如果用压缩过后的key和value进行运算,并不会对PixArt-Σ生成的结果带来太大的性能损失。这样一来就恰好契合了PixArt-Σ做4K分辨率生成的研究动机。
KV Compression最早出自于《PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer》一文中，其提出...