商城网站有哪些功能,长春seo公司排名,长长沙网站制作,淄博中企动力实现Actor-Critic算法的关键步骤 实现Actor-Critic算法的关键步骤#xff1a;强化学习中的双剑合璧Actor-Critic算法简介关键实现步骤代码示例#xff08;使用TensorFlow#xff09;结语 实现Actor-Critic算法的关键步骤#xff1a;强化学习中的双剑合璧
在强化学习的广阔… 实现Actor-Critic算法的关键步骤 实现Actor-Critic算法的关键步骤强化学习中的双剑合璧Actor-Critic算法简介关键实现步骤代码示例使用TensorFlow结语 实现Actor-Critic算法的关键步骤强化学习中的双剑合璧
在强化学习的广阔天地中Actor-Critic算法以独特的双轨制胜场融合了价值方法的稳健性和策略梯度方法的直接性成为了复杂环境决策问题的得力助手。本文将详细拆解Actor-Critic算法的结构揭示其如何巧妙结合价值评估Critic与策略优化Actor并通过Python代码实例带你领略其实现的要领。
Actor-Critic算法简介
Actor-Critic算法的核心在于将学习过程分为两部分
Actor负责学习采取行动**基于当前策略选择行为Critic则评估这个行动**给出反馈即该行动的好坏程度值函数。
这种分工合作的机制既直接优化了策略Actor又提供了高效的价值评估Critic在连续动作空间和高维度状态空间中尤为有效。
关键实现步骤
环境交互定义环境接口收集经验。策略网络Actor构建策略网络输出动作。值函数网络Critic构建价值网络评估策略。损失函数定义Actor和Critic的更新准则。优化器选择合适的优化算法更新网络参数。经验回放存储与采样。更新迭代优化网络。
代码示例使用TensorFlow
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam# 定义超参数
learning_rate 0.001
gamma 0.99 # 折扣因子
tau 0.01 # 目标网络软更新参数# 环境交互接口模拟
class Environment:def step(self, action): pass# 返回状态, 奖赏, 是否结束, 信息def reset(self): pass # 初始化环境# 构建Actor网络
class Actor(Model):def __init__(self):super().__init__()self.fc1 Dense(64, activationrelu)self.fc2 Dense(action_dim, activationtanh)def call(self, state):x self.fc1(state)x self.fc2(x)return x# 构建Critic网络
class Critic(Model):def __init__(self):super().__init__()self.fc1 Dense(64, activationrelu)self.fc2 Dense(1)def call(self, state, action):x tf.concat([state, action], axis-1)x self.fc1(x)x self.fc2(x)return x# 初始化
actor Actor()
critic Critic()
target_actor Actor()
target_critic Critic()# 复制权重到目标网络
target_actor.set_weights(actor.get_weights())
target_critic.set_weights(critic.get_weights())# 优化器
actor_opt Adam(learning_rate)
critic_opt Adam(learning_rate)# 训练习循环
for episode in range(episodes):state env.reset()done Falsetotal_reward 0while not done:# 采取行动action actor(state) noise # 添加噪声探索next_state, reward, done, _ env.step(action)# 计算TD目标target reward gamma * target_critic(next_state, target_actor(next_state))# Critic更新with tf.GradientTape() as tape:critic_loss tf.reduce_mean(tf.square(target - critic(state, action))critic_grad tape.gradient(critic_loss, critic.trainable_variables)critic_opt.apply_gradients(zip(critic_grad, critic.trainable_variables))# Actor更新with tf.GradientTape() as tape:actor_loss -tf.reduce_mean(critic(state, actor(state)) # 最大化价值actor_grad tape.gradient(actor_loss, actor.trainable_variables)actor_opt.apply_gradients(zip(actor_grad, actor.trainable_variables))# 软更新目标网络update_target(target_actor.variables, actor.variables, tau)update_target(target_critic.variables, critic.variables, tau)state next_statetotal_reward rewardprint(fEpisode {episode}, Total Reward: {total_reward})结语
Actor-Critic算法通过将策略优化与价值评估的双重优势融于一体实现了策略搜索的高效迭代。本代码示例简要地呈现了如何搭建这样的框架从环境交互到网络设计、损失定义再到优化策略更新与目标网络同步。实践中还需根据具体任务调整网络架构、超参数和探索策略以应对复杂环境的挑战。希望这一旅程能激发你对强化学习的深入探索解锁更多智能决策的奥秘。
