引言 首先给出Actors Critic算法的梯度更新公式: 在这个式子中,更新时采用的样本均来自于当前参数θ,且更新公式也是基于当前参数的函数,一旦采样的样本分布发生了变化,上式便不起作用。因此 1、参数想要得到很好地更新,就必须采样大量样本; 2、在此基础上,由于强化学习中训练数据为机器人与环境交互得到的,数据之间存在较强的相关性,会造成训练不稳定。 因此为了解决这个问题,人们通
引言 在学习强化学习的过程中,我们需要通过实践来巩固自己对于强化学习算法的理解。但是在应用阶段,采用工业界成熟的算法库往往是更为明智的选择,目前强化学习主流的算法工具由stable_baseline3,rllib等。今天我们就来针对sb3工具库,来讲解下如何快速搭建强化学习模型。 首先定义一个任务背景: 使用深度强化学习对六足机器人进行运动控制,其中模型的输入为机器人前进方向,和运动速度,18个关
引言 在这个系列前面的几篇博客里,我们介绍了此强化学习项目的应用背景和状态、动作、奖励等设计。今天我们来看下在模型测试环节,测试样本的设计方法思路吧。 数据生成 在前面经过训练后,我们已经获得了一个比较ok的模型,现在我们希望通过实验检验我们的模型是否正确。在强化学习里的测试模型环节中,通常的做法是设计几个固定的场景,然后让机器人使用训练好的模型进行测试,以此来检验在同样环境中模型的性能。 在此环
引言 强化学习发展到今天已经有了很多比较经典的算法流传于世,在算法的分类上,一般分为基于值函数的强化学习算法和基于策略函数的强化学习算法两种。基于值函数的强化学习算法核心是学习每个状态-动作对的价值,有了每个状态下动作对应的价值后,就可以根据相应的概率选择动作,最终得到较优的算法。而基于策略函数的强化学习算法是通过学习一个随机策略函数,直接得到每个状态下的动作。今天我们要来一起看一下基于值函数的强
引言 我们在进行关于深度学习的实验的时候,往往离不开tensorboard这个数据可视化工具,不管是pytorch还是tensorboard都可以使用这个工具进行数据可视化的实现。tensorboard的安装也很简单,通过pip install tensorboard就可以安装,当然如果是pytorch用户,需要安装tensorboardX。 在做实验的时候他可以给我们很多的帮助,而且我们还可以通
原理 梯度下降是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的优化方法,常用于回归和分类问题中。在函数表示的曲线上的一点,其梯度方向表示函数值上升最快的方向,由于在机器学习中的梯度是损失函数的梯度,因此我们想要损失函数最小,就要将参数往负梯度方向进行调整。以一元线性回归为例,我们的数据是由y= w_ref × x+b_ref再加噪声生成,在这里我们假设w_ref=3,b_ref=2,因此原函数就是y= 3x
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