深度强化学习目标平滑策略

深度强化学习的目标是优化智能体的策略，使其能够在环境中获得最大的累积奖励。为了实现这个目标，需要平滑策略，即使策略在相邻的状态下有轻微的变化，智能体的行为也不会发生剧烈的改变。

在基于策略的深度强化学习中，可以通过策略梯度法来实现平滑策略。策略梯度法对策略进行建模，并使用梯度上升的方式更新策略网络的参数。通过这种方式，智能体可以逐渐调整策略，使得在相似的状态下采取相似的行为，从而得到平滑的策略。

相关问题

pytorch深度强化学习让ai玩Atari游戏

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，它提供了强大的工具来进行深度学习和强化学习。在这篇文章中，我们将使用PyTorch来构建一个深度强化学习模型，让AI玩Atari游戏。

Atari游戏是一系列经典的电子游戏，如Pong、Space Invaders和Breakout。这些游戏简单易懂，但是对于人类玩家来说仍然有挑战性。我们将使用Atari游戏作为我们的强化学习环境，以训练我们的AI代理。

我们将使用Deep Q-Networks（DQN）算法来训练我们的AI代理。DQN是一种基于深度学习的强化学习算法，它将神经网络与Q学习相结合，使得AI代理可以学习如何最大化其预期回报。

首先，我们需要安装PyTorch和OpenAI Gym。OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。您可以在这里找到有关安装方法的说明：https://pytorch.org/get-started/locally/ 和 https://gym.openai.com/docs/#installation。

在安装完成后，我们可以开始编写我们的代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import random
import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import gym

接下来，我们定义我们的Agent类。Agent类负责与环境交互并学习如何玩游戏。

class Agent:
    def __init__(self, env, gamma, epsilon, lr):
        self.env = env
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon
        self.lr = lr
        self.memory = []
        self.model = Net(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr)

    def act(self, state):
        if random.random() < self.epsilon:
            return self.env.action_space.sample()
        else:
            state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
            q_values = self.model(state)
            return q_values.max(1)[1].item()

    def remember(self, state, action, next_state, reward):
        self.memory.append((state, action, next_state, reward))

    def learn(self, batch_size):
        if len(self.memory) < batch_size:
            return

        transitions = random.sample(self.memory, batch_size)
        batch = Transition(*zip(*transitions))

        state_batch = torch.FloatTensor(batch.state)
        action_batch = torch.LongTensor(batch.action)
        reward_batch = torch.FloatTensor(batch.reward)
        next_state_batch = torch.FloatTensor(batch.next_state)

        q_values = self.model(state_batch).gather(1, action_batch.unsqueeze(1))
        next_q_values = self.model(next_state_batch).max(1)[0].detach()
        expected_q_values = (next_q_values * self.gamma) + reward_batch

        loss = F.smooth_l1_loss(q_values, expected_q_values.unsqueeze(1))

        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

我们的Agent类具有几个方法：

1. `__init__`方法初始化代理。我们传递的参数包括环境，折扣因子（gamma），ε贪心策略中的ε值和学习率（lr）。我们还创建了一个神经网络模型和Adam优化器。

2. `act`方法根据当前状态选择一个动作。我们使用ε贪心策略，在一定概率下随机选择动作，否则选择当前状态下具有最高Q值的动作。

3. `remember`方法将经验元组（state，action，next_state，reward）添加到内存中。

4. `learn`方法从内存中随机选择一批经验元组，然后使用这些经验元组进行训练。我们计算当前状态下的Q值和下一个状态下的最大Q值，然后使用这些值计算预期Q值。我们使用平滑L1损失函数计算损失，并使用Adam优化器更新我们的模型。

接下来，我们定义我们的神经网络模型。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, output_size)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

我们的模型是一个简单的前馈神经网络，具有三个全连接层。我们使用ReLU激活函数，并且输出层的大小等于动作空间的大小。

最后，我们定义我们的主函数，用于实际运行我们的代理。

if __name__ == '__main__':
    env = gym.make('Breakout-v0')
    agent = Agent(env, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=1e-4)
    batch_size = 32
    num_episodes = 1000
    for i_episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        total_reward = 0
        done = False
        while not done:
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            agent.remember(state, action, next_state, reward)
            agent.learn(batch_size)
            total_reward += reward
            state = next_state
        agent.epsilon = max(0.01, agent.epsilon * 0.995)
        print("Episode: {}, total reward: {}, epsilon: {}".format(i_episode, total_reward, agent.epsilon))

我们使用OpenAI Gym中的Breakout游戏来测试我们的代理。在每个训练周期中，我们重置环境并运行一个周期，直到游戏结束。我们将每个状态、动作、下一个状态和奖励作为经验元组传递给我们的Agent，并使用这些经验元组进行训练。我们使用逐步减小的ε值来平衡探索和利用。我们打印出每个训练周期的总奖励以及当前的ε值。

现在我们已经编写了我们的代码，我们可以开始训练我们的代理。运行主函数，我们将看到我们的代理在游戏中逐渐变得更加熟练。我们可以尝试调整参数来进一步优化我们的代理的性能。

总结：

在本文中，我们使用PyTorch和OpenAI Gym构建了一个深度强化学习代理，让它玩Atari游戏。我们使用Deep Q-Networks算法和ε贪心策略来训练我们的代理，并逐步减小ε值来平衡探索和利用。我们的代理在游戏中逐渐变得更加熟练，展示了PyTorch在深度强化学习中的强大功能。

深度估计 平滑损失

深度估计平滑损失是指为了提高深度估计的精度，通过对深度图进行平滑处理来减少深度图中的噪声和不连续性。这可以通过计算深度图中像素的梯度来实现。根据引用中的等式，深度估计平滑损失可以由对应于两个连续图像的深度图的梯度之和得到。这个损失函数的目标是使深度图在相邻像素之间具有平滑的过渡，从而减少深度图中的不连续性。通过使用深度一致性损失和深度估计平滑损失，可以提高深度估计的准确性和稳定性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文笔记_S2D.54_2020-TIP_用于精确深度估计的无监督多视图约束卷积网络](https://blog.csdn.net/shyjhyp11/article/details/110755170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]