强化学习A3C与UNREAL算法
来源:互联网 发布:华为交换机端口模式 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 23:08
首先再熟悉一下python的参数传递:
对于不可变对象(number,string,tuple)作为参数时,相当于C语言的值传递;
对于可变对象(list,dict)作为参数时,相当于C语言的引用传递。
————————————————————————————————————————————————
A3C算法是Actor Critic算法的并行扩展。
为了训练一对Actor Critic,将其复制多份,复制的每一对各自训练,之后将每一对进行综合,
再然后将综合后的好的结果反馈给每一对复制出来的Actor Critic,一来一回能提高强化学习的学习效率。
首先新建一个公共网络,此公共网络里的参数可以被所有子网络共享。
(每个子网络进行训练,用这些子网络的梯度训练此公共网络的参数,进行一次梯度下降后,
将此公共网络的参数数值赋值给此子网络,然后继续这样的过程)
A3C算法充分利用了并行算法的优势,各个子网络可以训练不同的数据。
A3C与Actor Critic代码实现的最大的不同在于(根据莫烦python的github代码实现):
(1)并行计算下的参数、梯度共享
(2)A3C的Actor输出为表示分布的mu(均值)与sigma(标准差),这里直接根据分布来采样,
而不再是输出一堆概率来根据概率选择了。choose_action时直接sample一个。
————————————————————————————————————————————————
关于unreal算法,其在A3C的基础上增加了一些辅助性的训练。可以参考一个非常好的专栏:
http://mp.weixin.qq.com/s/1RPTloNXZ6K7TFL1leg6qg
- 强化学习A3C与UNREAL算法
- 深度增强学习前沿算法思想【DQN、A3C、UNREAL,简介】
- 深度增强学习前沿算法思想【DQN、A3C、UNREAL,简介】
- 深度增强学习前沿算法思想【DQN、A3C、UNREAL,简介】
- 深度强化学习——A3C
- 强化学习——A3C,GA3C
- 强化学习系列<8>Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)
- 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)入门:RL base & DQN-DDPG-A3C introduction
- 算法 源码 A3C
- 深度学习与强化学习
- 七月算法深度学习 第三期 学习笔记-第九节 强化学习与Deep Q-Network
- 强化学习算法的原理理解
- 深度强化学习中的DQN系列算法
- 深度强化学习中DDPG算法
- 英特尔Nervana发布强化学习库Coach:支持多种价值与策略优化算法
- 《强化学习》学习笔记整理与提炼
- 强化学习Q learning与policy gradient
- 机器学习深入与强化--概念
- 把字符串转换成整数
- Linux多进程和多线程的优缺点
- Swift
- 关于构造函数的默认构造
- 动态获取控件的高度
- 强化学习A3C与UNREAL算法
- JSP + JavaBean + Servlet实现MVC设计模式
- android工程目录结构
- 求算法思路!
- Android安全之非对称加密RSA密钥生成、加密、解密
- Qt通过Component创建对象
- Spring Boot使用WebJar管理css、JavaScript文件
- Java编程思想——第五章 清理与初始化
- redis学习