根据第二行数据可知,当batch_size逐渐增大时网络更新操作的运算效率逐渐提高然后再下降,也就是说在一定范围内提高batch_size的大小可以很好的提高算法进行网络更新(策略更新)时的运算效率。 上面说的就是batch_size适当的提高可以减少训练时所需的迭代次数(这里主要指进行网络更新时所需的迭代次数),由于强化学习算法中...
根据在线策略网络与探索噪声选择动作at=μ(st|Θμ)+N 执行动作at,与环境交互得到下一步状态st+1以及汇报rt 存储(st,at,rt,st+1)到经验池中 从经验池中随机采样batchsize条经验 计算目标yt=rt+γQ'(st+1,μ'(st+1|Θμ')|ΘQ'); 最小化损失值函数并更新Q网络:L=(∑t(yt-Q(st,at|Θ^Q))^...
1. 做网络策略更新时的硬件设备的计算性能,因为当batch_size大到一定程度后网络策略更新部分的单次更新的运算时间也会随之增加(甚至是线性增加),而我们刚才的最初假设就是batch_size在设备计算能力负荷下可以不额外提高运算时间(或者稍微增加一定的运算时间,远小于线性增加),而batch_size增加到一定程度后这个假设条件自...
先上结论：Actor-Critic算法的基本原理不能被更改，策略网络和价值网络的参数更新方向不能混淆。一、原始...
(一)神经网络 神经网络简化版模型:借用学习中平时分概念来进行解释(感觉这个最像了) (二) 强化学习 智能体根据新的状态和奖励来更新自己的策略,以便在将来的交互中做出更好的决策,这个过程不断重复。(最常见应用就是即时战略游戏的人工智能) (三)大模型(基础模型) ...
不同的batch_size 在reinforce算法中是指每次更新策略⽹络时所采⽤的episodes数据的个数。不同batch_size的设置下分别进⾏100次试验。可以看到不同batch_size设置下在100次试验中均有可能有⼀定概率到不到要求，也就是说都会有⼀定的概率在训练过程中使策略⽹络衰退，⽽衰退后的策略⽹络对⼀个...