kl_divergence = beta * K.sum(K.log(K.constant(0.1) + K.constant(0.9) * K.constant(0.1) / activations)
时间: 2023-11-01 18:49:56 浏览: 32
这段代码是计算 KL 散度的,其中 beta 是一个超参数,K 是 Keras 的 backend。KL 散度是两个概率分布之间的距离度量,常用于衡量生成模型生成的样本与真实样本之间的差距。公式中的 activations 是生成模型生成的样本的概率分布,而 K.constant(0.1) 和 K.constant(0.9) 分别是真实样本的概率分布中某个类别的概率和其他类别的概率。这里使用了一个常数 0.1 来平滑计算,避免分母为 0。
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epoch_loss += self.svi.step(x)什么意思
这段代码是针对变分推断(Variational Inference)的步骤。在这个步骤中,我们想要找到一个近似的后验分布来表示我们的数据分布。具体来说,我们希望找到一个分布 $q(z)$,使得它能够最好地拟合我们的数据,并且与真实的后验分布 $p(z|x)$ 尽可能接近。
SVI(Stochastic Variational Inference)是一种变分推断的算法,它使用随机梯度下降来最小化 KL 散度(Kullback-Leibler divergence),使得 $q(z)$ 能够更好地拟合我们的数据。在每次迭代中,我们会从数据集中随机选择一小批样本 $x$,并计算当前的 KL 散度损失。然后,我们使用反向传播更新模型的参数,以尽可能地减小损失。
这里的代码 `epoch_loss = self.svi.step(x)` 是在执行一次 SVI 迭代,并返回当前迭代的 KL 散度损失。`x` 是从数据集中随机选择的一小批样本。`self.svi` 是 Pyro 库中用于执行 SVI 的对象。在每次迭代中,它会自动计算梯度并更新模型参数。
class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))
这段代码是使用 PPO(Proximal Policy Optimization)算法实现的一个 actor-critic 模型。其中,critic 用来评价当前状态的价值,actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中,会使用 advantage(优势值)来评价采取某个动作的好坏,并且使用 surrogate loss(代理损失)来训练 actor,同时使用 clipping 或 kl penalty 的方式来限制优势值的大小,以保证训练的稳定性。