Advertisement

PyTorch v0.4.0中实现的经典策略梯度(PG)算法（Python）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何使用PyTorch 0.4.0框架来实现经典策略梯度算法，并提供了详细的Python代码示例，适合对强化学习感兴趣的读者研究与实践。 Policy Gradient algorithms include REINFORCE, Natural Policy Gradient (NPG), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO).

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyTorch v0.4.0中实现的经典策略梯度(PG)算法（Python）
    优质
    本文章介绍了如何使用PyTorch 0.4.0框架来实现经典策略梯度算法，并提供了详细的Python代码示例，适合对强化学习感兴趣的读者研究与实践。 Policy Gradient algorithms include REINFORCE, Natural Policy Gradient (NPG), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO).
     
  • Python-pytorch下的MADDPG多智能体确定性策略梯度实现
    优质
    本项目基于Python和PyTorch框架，实现了MADDPG算法在多智能体环境中的应用，探索了确定性策略梯度技术以优化复杂场景下的协同行为。 PyTorch实现MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）涉及多个步骤和技术细节。首先需要构建环境以便支持多个代理的交互学习，并且每个代理都需要一个独立的学习过程，同时考虑到整个系统的协同效应。在代码层面，这包括定义网络结构、损失函数以及训练循环等关键部分。 MADDPG扩展了传统的DDPG算法以适应多智能体场景，在这种情况下，每个多智能体不仅要从自身的经验中学习策略和价值函数（如标准的DDPG），还要利用其他代理的经验来提升整体性能。这通常通过引入集中式批评者网络实现，该网络能够处理所有代理的状态与动作信息，并据此预测每个个体的最佳行动路径。 在PyTorch框架下实施MADDPG时，开发者需注意以下几点： 1. 设计适用于多智能体环境的架构； 2. 实现共享参数和独立策略更新机制； 3. 确保有效的经验回放与目标网络同步方法； 4. 考虑到训练效率问题，在大规模场景下可能还需要引入分布式计算技术。 总之，基于PyTorch实现MADDPG是一个复杂但又极具挑战性的任务，它不仅要求对强化学习理论有深刻理解，同时也要具备较强的编程技巧和工程能力。
     
  • 利用PyTorch实现DDPG（深度确定性策略梯度）.zip
    优质
    本资源提供了使用PyTorch框架实现深度确定性策略梯度算法（DDPG）的完整代码和示例。适合对强化学习感兴趣的开发者与研究人员参考实践。 PyTorch-DDPG 是一个使用 PyTorch 实现深度确定性策略梯度（DDPG）的项目。该项目概述了在 PyTorch 上实现 DDGP 的方法，并且实用工具如缓冲区和随机进程等部分借鉴自 keras-rl 项目，受到了广泛欢迎。项目的依赖项包括相关库 p 等。
     
  • DRL-2018: 实验整合策略梯度法（包括香草PG、Actor-Critic及PPO）与进化策略
    优质
    本研究在2018年深度强化学习会议中探讨了实验整合多种策略梯度方法，如原始策略梯度、演员-评论家算法以及 proximal 政策优化，并比较了其与进化策略的性能。 DRL-2018 存储库记录了纽约大学上海分校在Keith Ross教授的指导下进行的一项关于深度强化学习的研究项目（由院长本科研究基金资助）。该项目旨在结合“策略梯度”方法，包括香草策略梯度、Actor-Critic和PPO与“进化策略”，以开发一种提高样本效率的新算法。提出的混合算法已在MuJoCo基准上进行了性能评估。 参考文献： - 罗纳德·J·威廉姆斯，《用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法》，《机器学习》第8卷（3-4期），1992年，页码：229–256。 - 理查德·萨顿、大卫·麦卡莱斯特、萨特德·辛格和伊谢·曼苏，《通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法》，《神经信息处理系统的进步》。
     
  • Python实现的三种经典决策树算法.rar_决策树_决策树 Python_经典算法
    优质
    本资源详细介绍并实现了三种经典的决策树算法，包括ID3、C4.5和CART。通过Python编程语言进行代码演示与分析，适合机器学习初学者参考学习。 决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的非线性预测模型，它通过模拟人类决策过程来做出预测。“决策树三种经典算法实现”压缩包中可能包含Python代码，介绍了三种主要的决策树算法：ID3、C4.5和CART。以下是这些算法的具体说明： 1. ID3（Iterative Dichotomiser 3）： ID3是最早的决策树之一，由Ross Quinlan在1986年提出。该算法使用信息熵和信息增益来选择特征。信息熵衡量数据集的纯度，而信息增益则表示通过选取某个特征划分数据后熵减少的程度。ID3倾向于优先选择包含最多类别信息的特征进行分类，但容易过拟合，并且无法处理连续数值型属性。 2. C4.5： 作为ID3的一个改进版本，C4.5同样由Ross Quinlan开发。它解决了ID3在处理连续属性和缺失值方面的不足。C4.5采用信息增益比来选取分裂点，减少了对连续特征的偏好，并引入了加权信息增益以更好地应对数据中的缺损情况。此外，C4.5生成更为高效的决策规则，因为它基于二元划分而非多叉树。 3. CART（Classification and Regression Trees）： CART由Breiman等人提出，适用于分类和回归任务。在分类问题中，CART使用基尼不纯度作为分裂标准；而在回归问题中，则将数据集分割成子集，并为每个子集建立最优线性模型。与ID3和C4.5相比，CART的一个显著优点是生成的决策树结构简单且易于理解。 这些算法在Python中的实现通常会利用scikit-learn库——一个强大的机器学习工具包，提供了各种机器学习方法的接口，包括决策树。压缩包中可能包含导入数据、构建模型、训练和预测的基本步骤代码示例，对于初学者来说是很好的参考资料。 通过深入了解这三种算法的工作原理及其优缺点，在实际应用时可以根据具体的数据集特性和任务需求做出明智的选择。例如，当处理大量连续数值型特征的分类问题时，CART可能是一个更好的选择；而在需要有效管理缺失值的情况下，则更推荐使用C4.5。掌握这些知识有助于在模型调参和优化过程中作出更加合理有效的决策。
     
  • Python中的经典聚类算法实现
    优质
    本教程深入讲解并实现了几种在Python中应用的经典聚类算法，适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 包括K-Means算法、二分K-Means算法、谱聚类算法以及高斯混合聚类算法在内的常用聚类算法实现，并附有注释解释代码。
     
  • Python中CG共轭梯度算法的实现
    优质
    本简介探讨了在Python环境中实现CG（Conjugate Gradient）共轭梯度算法的过程和方法，旨在解决大规模线性方程组求解问题。通过优化计算效率与准确性，该算法适用于科学计算、机器学习等领域的需求。 CG共轭梯度算法的Python实现 定义函数`CG2(A, b, x, imax=500, epsilon=0.0000001)`用于计算线性方程组Ax = b的解，其中A是一个对称正定矩阵。初始化步骤数组为x的值，并设置迭代次数i为零。接下来计算初始残差r，即负梯度方向：`r = b - np.dot(A, x)`。
     
  • 基于Keras的MADDPG实现：多代理深度确定性策略梯度算法
    优质
    本项目采用Keras框架实现了MADDPG算法，即多代理深度确定性策略梯度方法，用于解决复杂环境下的多智能体协同决策问题。 马迪克-凯拉斯在Keras中实现了多代理深度确定性策略梯度（MADDPG）算法。
     
  • Python中实现随机梯度下降算法
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在Python编程语言中实现随机梯度下降算法。通过实际代码示例，帮助读者掌握该算法的基础应用和优化方法。适合初学者及进阶学习者参考使用。 在阅读这篇文章之前，请先参考上一篇关于Python实现梯度下降法的文章。 一、为什么要提出随机梯度下降算法 回顾一下梯度下降法中权值的更新方式（推导过程可以在上一篇文章中找到）。可以看出，每次更新权值时都需要遍历整个数据集（注意求和符号的作用），当数据量较小的时候这种方法是可以接受的。然而，一旦面对大规模的数据集，使用该方法会导致收敛过程极其缓慢，并且在存在多个局部极小值的情况下无法保证能找到全局最优解。为了解决这些问题，引入了梯度下降法的一种改进形式：随机梯度下降法。 二、核心思想 与传统的方法不同，在更新权值时不再需要遍历整个数据集，而是选择其中的一个样本进行操作（对于程序员来说，你的第一反应可能是使用一个随机函数来选取这个样本）。
     
  • DDPG_TF2：基于Keras和TensorFlow 2的简易深度确定性策略梯度算法实现
    优质
    简介：DDPG_TF2是使用Python的Keras API在TensorFlow 2框架下开发的一个简化版深度确定性策略梯度（DDPG）算法库，适用于解决连续动作空间下的强化学习问题。 在TensorFlow 2.0环境下很难找到简洁明了的DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）实现代码。因此我制作了一个版本来解决这个问题。DDPG是一种无模型、非策略的学习算法，在连续动作空间中能够学习Q函数和决策策略，它借鉴自深度Q学习，并且可以视为在连续行动空间上的DQN扩展。 在这个特定的DDPG实现里，开始阶段会进行n次纯粹的探索（由rand_steps参数控制），通过在整个范围内均匀分布来选择动作。此版本的特点包括： - 使用随机模型估计提供无限的动作范围。 - 采用噪声过程如奥恩斯坦–乌伦贝克(Ornstein-Uhlenbeck)方法来进行行动空间内的探索。 - 利用经验重播机制稳定地学习过去的交互信息。 此外，该实现使用了演员评论家架构，在此结构中为演员和评论家网络引入目标模型，并通过Polyak平均来转移权重。最终，利用贝尔曼方程描述每个状态动作对的最佳Q值函数。