深度强化学习Task3:A2C、A3C算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度强化学习Task3:A2C、A3C算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第三次任务的笔记
【教程地址】

Actor-Critic 算法提出的动机

蒙特卡洛策略梯度算法和基于价值的DQN族算法的优缺点在深度强化学习Task2:策略梯度算法中已经介绍过了。Actor-Critic 算法提出的主要目的是为了:

  1. 结合两类算法的优点
  2. 缓解两种方法都很难解决的高方差问题

策略梯度算法是因为直接对策略参数化,相当于既要利用策略去与环境交互采样,又要利用采样去估计策略梯度
基于价值的算法也是需要与环境交互采样来估计值函数的,因此也会有高方差的问题

Q Actor-Critic 算法

目标函数:类比Q函数, 利用Critic 网络来估计价值。
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Actor-Critic算法的基本通用架构

  • Actor与环境交互采样,然后将采样的轨迹输入Critic网络
  • Critic网络估计出当前状态-动作对的价值
  • 根据价值更新Actor网络的梯度

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A2C 与 A3C 算法

为了进一步缓解高方差问题,A2C中引入一个优势函数 A π ( s t , a t ) A^\pi(s_t,a_t) Aπ(st,at),计算方式如下:
A π ( s t , a t ) = Q π ( s t , a t ) − V π ( s t ) A^\pi(s_t,a_t)=Q^\pi(s_t,a_t)-V^\pi(s_t) Aπ(st,at)=Qπ(st,at)Vπ(st)

优势函数可以理解为在给定状态 s t s_t st下,选择动作 a t a_t at相对于平均水平的优势。如果优势为正,则说明选择这个动作比平均水平要好,反之如果为负则说明选择这个动作比平均水平要差。

将优势函数带入原目标函数中得到的结果如下:
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原先的 A2C 算法相当于只有一个全局网络并持续与环境交互更新。而 A3C算法中增加了多个进程,每一个进程都拥有一个独立的网络和环境以供交互,并且每个进程每隔一段时间都会将自己的参数同步到全局网络中,这样就能提高训练效率。
该算法结合了几个关键思想:

  • 一种更新方案:对固定长度的经验段(比如20个时间步长)进行操作,并使用这些段来计算收益和优势函数的估计值
  • 在策略和价值功能之间共享层的体系结构
  • 异步更新

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通过查阅Open AI的相关博客发现,A2C的同步版本比异步版本(即A3C)要好。当使用单 GPU 机器时,这个 A2C 实现比 A3C 更具成本效益,当使用更大的策略时,它比仅使用 CPU 的 A3C 实现更快。具体内容可以查看:LEARNING TO REINFORCEMENT LEARN

广义优势估计

在介绍广义优势估计之前,我们先回顾一下时序差分蒙特卡洛方法

  • 时序差分方法可以在线学习,每走一步就可以更新,效率高。蒙特卡洛方法必须等游戏结束时才可以学习。
  • 时序差分方法可以从不完整序列上进行学习。蒙特卡洛方法只能从完整的序列上进行学习。
  • 时序差分方法可以在连续的环境下(没有终止)进行学习。蒙特卡洛方法只能在有终止的情况下学习。
  • 时序差分方法利用了马尔可夫性质,在马尔可夫环境下有更高的学习效率。蒙特卡洛方法没有假设环境具有马尔可夫性质,利用采样的价值来估计某个状态的价值,在不是马尔可夫的环境下更加有效。
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    时序差分能有效解决高方差问题但是是有偏估计,而蒙特卡洛是无偏估计但是会带来高方差问题,因此通常会结合这两个方法形成一种新的估计方式,我们称之为广义优势估计( GAE \text{GAE} GAE)。

A G A E ( γ , λ ) ( s t , a t ) = ∑ l = 0 ∞ ( γ λ ) l δ t + l = ∑ l = 0 ∞ ( γ λ ) l ( r t + l + γ V π ( s t + l + 1 ) − V π ( s t + l ) ) \begin{aligned} A^{\mathrm{GAE}(\gamma, \lambda)}(s_t, a_t) &= \sum_{l=0}^{\infty}(\gamma \lambda)^l \delta_{t+l} \\ &= \sum_{l=0}^{\infty}(\gamma \lambda)^l \left(r_{t+l} + \gamma V^\pi(s_{t+l+1}) - V^\pi(s_{t+l})\right) \end{aligned} AGAE(γ,λ)(st,at)=l=0(γλ)lδt+l=l=0(γλ)l(rt+l+γVπ(st+l+1)Vπ(st+l))

其中 δ t + l \delta_{t+l} δt+l 表示时间步 t + l t+l t+l 时的 TD \text{TD} TD 误差。

δ t + l = r t + l + γ V π ( s t + l + 1 ) − V π ( s t + l ) \begin{aligned} \delta_{t+l} = r_{t+l} + \gamma V^\pi(s_{t+l+1}) - V^\pi(s_{t+l}) \end{aligned} δt+l=rt+l+γVπ(st+l+1)Vπ(st+l)

\qquad λ = 0 \lambda = 0 λ=0 时, GAE \text{GAE} GAE退化为单步 TD \text{TD} TD 误差:

A G A E ( γ , 0 ) ( s t , a t ) = δ t = r t + γ V π ( s t + 1 ) − V π ( s t ) \begin{aligned} A^{\mathrm{GAE}(\gamma, 0)}(s_t, a_t) = \delta_t = r_t + \gamma V^\pi(s_{t+1}) - V^\pi(s_t) \end{aligned} AGAE(γ,0)(st,at)=δt=rt+γVπ(st+1)Vπ(st)

\qquad λ = 1 \lambda = 1 λ=1 时, GAE \text{GAE} GAE 退化为蒙特卡洛估计:

A G A E ( γ , 1 ) ( s t , a t ) = ∑ l = 0 ∞ ( γ λ ) l δ t + l = ∑ l = 0 ∞ ( γ ) l δ t + l \begin{aligned} A^{\mathrm{GAE}(\gamma, 1)}(s_t, a_t) = \sum_{l=0}^{\infty}(\gamma \lambda)^l \delta_{t+l} = \sum_{l=0}^{\infty}(\gamma)^l \delta_{t+l} \end{aligned} AGAE(γ,1)(st,at)=l=0(γλ)lδt+l=l=0(γ)lδt+l

A3C实现

import torch
import os
import random
import seaborn as sns
import gymnasium as gym
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from collections import deque
from torch.distributions import Categorical
from multiprocessing import Process, Pipe
from multiprocessing_env import SubprocVecEnv

建立Actor和Critic网络

这里针对简单的环境建立一个ActorCritic网络,并且只针对离散动作空间进行处理,演员和评论家共享参数

class ActorCritic(nn.Module):
    ''' A2C网络模型,包含一个Actor和Critic
    '''
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim):
        super(ActorCritic, self).__init__()
        self.critic = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, 1)
        )
        
        self.actor = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim),
            nn.Softmax(dim=1),
        )
        
    def forward(self, x):
        value = self.critic(x)
        probs = self.actor(x)
        return probs, value # 返回动作概率分布和价值

定义智能体

首先定义一个缓冲区,用于收集模型展开n_steps的轨迹,环境会根据选取的动作返回新的观测状态、奖励等信息,将这些信息存储在缓冲区中,在A3C算法中,等到智能体执行n步动作之后,将所有信息取出来进行之后的计算。

class PGReplay():
    def __init__(self):
        self.buffer = deque() # 创建缓冲区
    def push(self, transitions):
        self.buffer.append(transitions) # 将收集的信息存放在缓冲区中
    def sample(self):
        batch = list(self.buffer)
        return zip(*batch) # 按数据类别取出
    def clear(self):
        self.buffer.clear() # 清空缓冲区

A3C算法实际上是在A2C算法的基础上实现的,算法原理相同。A2C算法的基本原理是在演员-评论家算法的基础上引入优势函数的概念。评论家是一个函数逼近器,输入当前观测到的状态,输出评分值,也就是 Q Q Q值。而 Q Q Q值实际上可以分解为两部分,即 Q ( s , a ) = A ( s , a ) + V ( s ) Q(s,a)=A(s,a)+V(s) Q(s,a)=A(s,a)+V(s)。其中 A ( s , a ) A(s,a) A(s,a)即为优势函数,评价的是在给定状态下当前选定动作相较于其他动作的好坏,它可以通过采样数据计算得出。A2C算法的核心就在于让评论家学习 A ( s , a ) A(s,a) A(s,a)而不再是学习 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a)
损失函数一般分为三项,策略梯度损失值残差策略熵正则

  • 策略梯度损失用于不断优化提升reward
  • 值残差用于使critic网络不断逼近真实的reward
  • 策略熵正则能够为了保证action的多样性,增加智能体探索能力。
class A3C:
    def __init__(self, cfg) -> None:
        self.gamma = cfg.gamma
        self.device = cfg.device
        self.model = ActorCritic(cfg.state_dim, cfg.action_dim, cfg.hidden_dim).to(self.device)
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr = cfg.lr)
        self.memory = PGReplay()
        self.critic_loss_coef = cfg.critic_loss_coef
        self.entropy_coef = cfg.entropy_coef
    def compute_returns(self, next_value, rewards, masks):
        '''计算一个轨迹的累积奖励
        '''
        R = next_value
        returns = []
        for step in reversed(range(len(rewards))):
            R = rewards[step] + self.gamma * R * masks[step]
            returns.insert(0, R)
        return returns
    def sample_action(self,state):
        '''动作采样函数
        '''
        state = torch.tensor(state, device=self.device, dtype=torch.float32)
        probs, value = self.model(state)
        dist = Categorical(probs)
        action = dist.sample() # Tensor([0, 1, 1, 0, ...])
        return dist, value, action
    @torch.no_grad()
    def predict_action(self,state):
        '''预测动作,与动作采样函数功能相同,只是执行该函数时不需要计算梯度
        '''
        state = torch.tensor(state, device=self.device, dtype=torch.float32)
        probs, value = self.model(state)
        dist = Categorical(probs)
        action = dist.sample()
        return action.detach().cpu().numpy()
    def update(self, next_state, entropy):
        log_probs, values, rewards, masks = self.memory.sample() # 从缓冲区中取出信息进行计算
        next_state = torch.tensor(next_state, dtype = torch.float32).to(self.device) # numpy类型转换为tensor类型
        _, next_value = self.model(next_state) # shape: torch.Size([n_envs, 1])
        returns = self.compute_returns(next_value, rewards, masks) # shape: (n_steps, n_envs)
        log_probs = torch.cat(log_probs) # shape: torch.Size([n_steps * n_envs])
        returns = torch.cat(returns).detach() # shape: torch.Size([n_steps * n_envs])
        values = torch.cat(values) # shape: torch.Size([n_steps * n_envs])
        advantages = returns - values # shape: torch.Size([n_steps * n_envs])
        actor_loss = - (log_probs * advantages.detach()).mean() # 计算策略梯度损失
        critic_loss = advantages.pow(2).mean() # 计算值残差
        loss = actor_loss + self.critic_loss_coef * critic_loss - self.entropy_coef * entropy # 总loss
        ## 梯度更新
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        self.memory.clear() # 清空缓冲区

定义环境

在定义环境时,分别定义单个环境和多个并行的环境,用于测试和训练。

def make_envs(env_name):
    '''创建单个环境
    '''
    def __thunk():
        env = gym.make(env_name)
        return env
    return __thunk
def all_seed(seed = 1):
    ''' 万能的seed函数
    '''
    if seed == 0: # 不设置seed
        return 
    np.random.seed(seed)
    random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed) # config for CPU
    torch.cuda.manual_seed(seed) # config for GPU
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # config for python scripts
    # config for cudnn
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    torch.backends.cudnn.enabled = False
def env_agent_config(cfg):
    env = gym.make(cfg.env_id) # 创建单个环境
    ## 创建多个并行环境
    envs = [make_envs(cfg.env_id) for i in range(cfg.n_envs)]
    envs = SubprocVecEnv(envs) 
    all_seed(seed=cfg.seed) # 设置随机种子
    state_dim = env.observation_space.shape[0] # 获取网络输入维度
    action_dim = env.action_space.n # 获取策略网络输出维度
    print(f"状态空间维度:{state_dim},动作空间维度:{action_dim}")
    setattr(cfg,"state_dim",state_dim) # 更新state_dim到cfg参数中
    setattr(cfg,"action_dim",action_dim) # 更新action_dim到cfg参数中
    agent = A3C(cfg) # 创建agent实例
    return env, envs, agent

训练

在A3C的训练过程中,通过n_envs定义多个环境,构建多个工作进程,所有的工作进程都会在每个相同的时间步上进行环境交互,经过n_steps步的交互之后,将经验收集后一起计算梯度进行模型更新。需要注意的是,这里在多进程的构建上采用的是同步更新的方法,即在每个时间步上使用的是相同的模型和策略进行交互。

def train(cfg, env, envs, agent):
    ''' 训练
    '''
    print("开始训练!")
    rewards = []  # 记录所有回合的奖励
    steps = [] # 记录所有回合的步数
    sample_count = 0 # 记录智能体总共走的步数
    state, info = envs.reset()  # 重置环境,返回初始状态 
    for i_ep in range(cfg.train_eps):
        ep_reward = 0  # 记录一条轨迹内的奖励
        entropy = 0 # 记录一条轨迹内的交叉熵损失
        for _ in range(cfg.n_steps):
            dist, value, action = agent.sample_action(state)  # 动作采样
            sample_count += 1
            next_state, reward, terminated, truncated , info = envs.step(action.detach().cpu().numpy())  # 更新环境,返回transition
            log_prob = dist.log_prob(action)
            entropy += dist.entropy().mean()
            reward = torch.tensor(reward, dtype = torch.float32).unsqueeze(1).to(cfg.device)
            mask = torch.tensor(1-terminated, dtype = torch.float32).unsqueeze(1).to(cfg.device)
            agent.memory.push((log_prob,value,reward,mask)) # 将transition存储到缓冲区中
            state = next_state  # 更新状态
        agent.update(next_state, entropy) # 更新网络参数
        if sample_count % 200 == 0:
            ep_reward = np.mean([evaluate_env(cfg, env, agent) for _ in range(10)])
            print(f"步数:{sample_count}/{cfg.train_eps*cfg.n_steps},奖励:{ep_reward:.2f}")
            rewards.append(ep_reward)         
    print("完成训练!")
    envs.close()
    return {'rewards':rewards}
def evaluate_env(cfg, env, agent, vis=False):
    state, info = env.reset()
    if vis: env.render()
    terminated = False
    total_reward = 0
    for _ in range(cfg.max_steps):
        state = torch.tensor(state, dtype = torch.float32).unsqueeze(0).to(cfg.device)
        action = agent.predict_action(state)
        next_state, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action[0])
        state = next_state
        if vis: env.render()
        total_reward += reward
        if terminated:
            break
    return total_reward
def test(cfg, env, agent):
    print("开始测试!")
    rewards = []  # 记录所有回合的奖励
    steps = [] # 记录所有回合的步数
    for i_ep in range(cfg.test_eps):
        ep_reward = 0  # 记录一回合内的奖励
        ep_step = 0 # 记录一回合智能体一共走的步数
        state, info = env.reset(seed = cfg.seed)  # 重置环境,返回初始状态
        for _ in range(cfg.max_steps):
            ep_step+=1
            state = torch.tensor(state, dtype = torch.float32).unsqueeze(0).to(cfg.device) 
            action = agent.predict_action(state)  # 选择动作
            next_state, reward, terminated, truncated , info = env.step(action[0])  # 更新环境,返回transition
            state = next_state  # 更新下一个状态
            ep_reward += reward  # 累加奖励
            if terminated:
                break
        steps.append(ep_step)
        rewards.append(ep_reward)
        print(f"回合:{i_ep+1}/{cfg.test_eps},奖励:{ep_reward:.2f}")
    print("完成测试")
    env.close()
    return {'rewards':rewards}

设置参数

class Config:
    def __init__(self) -> None:
        self.algo_name = 'A3C' # 算法名称
        self.env_id = 'CartPole-v1' # 环境id
        self.seed = 1 # 随机种子,便于复现,0表示不设置
        self.train_eps = 4000 # 训练的总步数
        self.test_eps = 200 # 测试的总回合数
        self.n_steps = 5 # 更新策略的轨迹长度
        self.max_steps = 200 # 测试时一个回合中能走的最大步数
        self.gamma = 0.99 # 折扣因子
        self.lr= 1e-3 # 网络学习率
        self.critic_loss_coef = 0.5 # 值函数系数值
        self.entropy_coef = 0.001 # 策略熵系数值
        self.hidden_dim = 256 # 网络的隐藏层维度
        self.n_envs = 8 # 并行的环境个数
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 检测gpu
        
def smooth(data, weight=0.9):  
    '''用于平滑曲线,类似于Tensorboard中的smooth曲线
    '''
    last = data[0] 
    smoothed = []
    for point in data:
        smoothed_val = last * weight + (1 - weight) * point  # 计算平滑值
        smoothed.append(smoothed_val)                    
        last = smoothed_val                                
    return smoothed

def plot_rewards(rewards,cfg, tag='train'):
    ''' 画图
    '''
    sns.set()
    plt.figure()  # 创建一个图形实例,方便同时多画几个图
    plt.title(f"{tag}ing curve on {cfg.device} of {cfg.algo_name} for {cfg.env_id}")
    plt.xlabel('epsiodes')
    plt.plot(rewards, label='rewards')
    plt.plot(smooth(rewards), label='smoothed')
    plt.legend()
    plt.show()

开始训练

# 获取参数
cfg = Config() 
# 训练
env, envs, agent = env_agent_config(cfg)
res_dic = train(cfg, env, envs, agent)
plot_rewards(res_dic['rewards'], cfg, tag="train")  
# 测试
res_dic = test(cfg, env, agent)
plot_rewards(res_dic['rewards'], cfg, tag="test")  # 画出结果

深度强化学习Task3:A2C、A3C算法,深度学习,算法,人工智能,深度学习,强化学习
查看GPU运行状况发现确实是采用了多个进程。

利用JoyRL实现多进程

JoyRL 支持多进程模式,但与矢量化环境不同,JoyRL 的多进程模式可以同时运行多个交互器和学习者。这样做的好处是,如果一个交互者或学习者失败,它不会影响其他交互者或学习者的运行,从而提高训练的稳定性。在 JoyRL 中,多进程模式可以通过将 n _ intertorsn _ learning 设置为大于1的整数来启动,如下所示:

n_interactors: 2
n_learners: 2

请注意,多学习者模式还不支持,即 n _ learning 必须设置为1,多学习者模式将在未来得到支持。

练习

  1. 相比于 REINFORCE \text{REINFORCE} REINFORCE 算法, A2C \text{A2C} A2C 主要的改进点在哪里,为什么能提高速度?
  • 改进点主要有:优势估计:可以更好地区分好的动作和坏的动作,同时减小优化中的方差,从而提高了梯度的精确性,使得策略更新更有效率
  • 使用 Critic \text{Critic} Critic REINFORCE \text{REINFORCE} REINFORCE 通常只使用 Actor \text{Actor} Actor 网络,没有 Critic \text{Critic} Critic 来辅助估计动作的价值,效率更低
  • 并行化:即 A3C \text{A3C} A3C ,允许在不同的环境中并行运行多个 Agent \text{Agent} Agent,每个 Agent \text{Agent} Agent 收集数据并进行策略更新,这样训练速度也会更快。
  1. A2C \text{A2C} A2C 算法是 on-policy \text{on-policy} on-policy 的吗?为什么?

A2C \text{A2C} A2C 在原理上是一个 on-policy \text{on-policy} on-policy算法,首先它使用当前策略的样本数据来更新策略,然后它的优势估计也依赖于当前策略的动作价值估计,并且使用的也是策略梯度方法进行更新,因此是 on-policy \text{on-policy} on-policy 的。但它可以被扩展为支持 off-policy \text{off-policy} off-policy学习,比如引入经验回放,但注意这可能需要更多的调整,以确保算法的稳定性和性能。

总结

本文首先从蒙特卡洛策略梯度算法和基于价值的DQN族算法的缺陷进行切入,引出了Actor-Critic 算法。该算法主要是对Critic 部分进行了改进,在Q Actor-Critic 算法提出的通用框架下,引入一个优势函数,即A2C算法。原先的 A2C算法相当于只有一个全局网络并持续与环境交互更新,而A3C算法中增加了多个进程,使每一个进程都拥有一个独立的网络和环境以供交互,并且每个进程每隔一段时间都会将自己的参数同步到全局网络中,提高了训练效率。之后介绍了广义优势估计着一种通用的模块,它在实践中可以用在任何需要估计优势函数的地方。最后对A2C算法进行了实现,并介绍了JoyRL包实现多进程的方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821325.html

到了这里,关于深度强化学习Task3:A2C、A3C算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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    2024年02月15日
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  • 【深度学习】深度强化学习初学者指南

            GAN(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,它由两个神经网络组成:一个生成网络和一个判别网络。生成网络学习如何生成类似于给定数据集的新数据,而判别网络则学习如何区分生成网络生成的数据和原始数据。这两个网络相互竞争,使得生成器越来

    2024年02月13日
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  • 设从键盘输入一整数的序列:a1,a2,a3,...,an,用栈结构存储输入的整数,当ai不等于-1时,将ai进栈;当ai=-1时,输出栈顶整数并出栈【数据结构】【栈】

    设计一个函数实现以下功能的函数,并测试。 设从键盘输入一整数的序列:a1,a2,a3,...,an,用栈结构存储输入的整数,当ai不等于-1时,将ai进栈;当ai=-1时,输出栈顶整数并出栈。注意要应对异常情况(入栈满等)给出相应的信息。 输出结果:       主要算法: 完整代码:

    2024年02月05日
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  • (9-5)基于深度强化学习的量化交易策略(OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt):深度强化学习算法模型

    本项目的深度强化学习算法的是基于Stable Baselines实现的,Stable Baselines是OpenAI Baselines的一个分支,经过了重大的结构重构和代码清理工作。另外,在库FinRL中包含了经过调优的标准深度强化学习算法,如DQN、DDPG、多智能体DDPG、PPO、SAC、A2C和TD3,并且允许用户通过调整这些深度

    2024年01月25日
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  • 人工智能课程笔记(7)强化学习(基本概念 Q学习 深度强化学习 附有大量例题)

    强化学习和深度学习都是机器学习的分支,但是两者在方法和应用场景上有所不同。 强化学习 : 强化学习概述 :强化学习是一种通过智能体与环境进行交互来学习最优行动策略的算法。在强化学习中,智能体与环境不断交互,观察环境的状态并采取不同的行动,从而获得奖

    2024年01月17日
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  • 如何用深度强化学习自动炒股

    最近一段时间,受到新冠疫情的影响,股市接连下跌,作为一棵小白菜兼小韭菜,竟然产生了抄底的大胆想法,拿出仅存的一点私房钱梭哈了一把。 第二天,暴跌,俺加仓 第三天,又跌,俺加仓 第三天,又跌,俺又加仓... 一番错误操作后,结果惨不忍睹,第一次买股票就被

    2024年02月13日
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  • 深度强化学习——DQN算法原理

    一、DQN算法是什么 DQN,即深度Q网络(Deep Q-network),是指基于深度学习的Q-Learing算法。 回顾一下Q-Learing:强化学习——Q-Learning算法原理 Q-Learing算法维护一个Q-table,使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励,即状态-价值函数Q(s,a),这种算法存在很大的局限性。在现实

    2024年02月02日
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  • 深度学习3. 强化学习-Reinforcement learning | RL

    强化学习是机器学习的一种学习方式,它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 目录 什么是强化学习? 强化学习的应用场景 强化学习的主流算法 强化学习(reinforcement learning) 强化学习并不是某一种

    2024年02月11日
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  • 深度强化学习-DDPG算法原理与代码

    深度强化学习-DDPG算法原理与代码 引言 1 DDPG算法简介 2 DDPG算法原理 2.1 经验回放 2.2 目标网络 2.2.1 算法更新过程 2.2.2 目标网络的更新 2.2.3 引入目标网络的目的 2.3 噪声探索 3 DDPG算法伪代码  4 代码实现 5 实验结果 6 结论 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind团队提出的

    2024年02月03日
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