连续动作剪影矢量素材,仅供下载。嘿嘿嘿。好好哈哈哈图片

PyTorch-ActorCriticRL PyTorch实现的连续动作actor-critic算法。 该算法使用DeepMind的深度确定性策略梯度方法更新演员和评论者网络，并使用过程在使用确定性策略的同时在连续动作空间中进行探索。 DDPG 是一种策略梯度算法，它使用随机行为策略进行探索（在这种情况下为Ornstein-Uhlenbeck）并输出确定性目标策略，该策略更易于学习。 政策估算（演员） Actor网络由一个三层神经网络组成，该神经网络将状态输入，并输出应由Pi表示的动作（a ） 。 政策评估（严重） 批判网络由一个三层神经网络组成，该神经网络将状态（s）和相应的动作（a）输入，并输出由Q（s，a）表示的状态动作值函数。 演员优化 通过最小化损耗来优化策略：-和（-Q（s，a）） 。 批判性优化 通过最小化损耗来优化评论者：-L2 （r + gamma * Q（s1，

12864显示动画图片（连续的动作），找了很长时间，不易。以及12864显示图片大全，做了很长时间的。

解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为评论家指导近似策略参数的求解．将I。sAc算法用于解决经典的具有连续动作空间的小车平衡杆问题和mountain car问题，并与Cacla(continuous actor-critic learning automaton)算法和eNAC(episodic natural actor—critic)算法进行比较．结果表明，LSAC算法能有效地解决连续动作空间问题，并具有较优的执行性能．