buffer_r.append((r + 8) / 8)如何将r归一化

将r归一化的具体方法取决于r表示的数据类型和范围。通常情况下，归一化指的是将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内。

在这行代码中，将r加8并除以8的操作实际上是对r进行了一个简单的归一化处理，将r的范围映射到了[1,2]之间。如果需要将r进一步归一化到[0,1]或[-1,1]范围内，可以使用如下代码：

# 将r归一化到[0,1]范围内
buffer_r.append((r + 8) / 16)

# 将r归一化到[-1,1]范围内
buffer_r.append((r + 8) / 8 - 1)

这里分别将r归一化到了[0,1]和[-1,1]的范围内，其中[0,1]的范围是通过将r加8并除以16得到的，而[-1,1]的范围是通过将r加8并除以8，再减去1得到的。

相关问题

buffer_r.append((r + 8) / 8)

这行代码通常出现在强化学习中的经验回放缓存中，其中`r`是一个时间步的即时奖励。这行代码的作用是将奖励进行归一化，将奖励的范围缩放到[-1, 1]之间。

具体来说，经验回放缓存通常会保存一些经验元组，每个元组包括当前状态、执行的动作、即时奖励、下一个状态和是否终止等信息。在训练神经网络时，我们需要从缓存中随机采样一批经验元组，并将它们用于训练神经网络。在这个过程中，如果奖励的范围过大，会导致训练不稳定，因此需要将奖励进行归一化。

例如，以下代码使用经验回放缓存来训练一个强化学习智能体：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义神经网络和优化器
model = tf.keras.models.Sequential([...])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 定义经验回放缓存
buffer_s, buffer_a, buffer_r, buffer_s_, buffer_done = [], [], [], [], []

# 采样一批经验元组
batch_size = 32
indices = np.random.choice(len(buffer_r), size=batch_size)
batch_s = np.array([buffer_s[i] for i in indices])
batch_a = np.array([buffer_a[i] for i in indices])
batch_r = np.array([buffer_r[i] for i in indices])
batch_s_ = np.array([buffer_s_[i] for i in indices])
batch_done = np.array([buffer_done[i] for i in indices])

# 计算目标值
target = batch_r + (1 - batch_done) * GAMMA * np.amax(model.predict(batch_s_), axis=1)

# 计算损失并更新参数
with tf.GradientTape() as tape:
    pred = tf.reduce_sum(model(batch_s) * tf.one_hot(batch_a, N_ACTIONS), axis=1)
    loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(target, pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

在上面的例子中，`buffer_r`是一个保存即时奖励的列表。我们将奖励进行归一化，将奖励的范围缩放到[-1, 1]之间。这样可以使得奖励的分布更加稳定，有利于神经网络的训练。

while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

这段代码是主循环中的一部分，其中包含了执行动作、观察环境、更新经验缓存等操作。具体来说，算法执行以下步骤：

1. 累计步数；
2. 如果需要渲染环境，则渲染环境；
3. 使用Actor网络计算当前状态的动作；
4. 对动作添加高斯噪声；
5. 执行动作并观察新状态和奖励；
6. 累计回报；
7. 对新状态进行归一化处理；
8. 对奖励进行归一化处理；
9. 将经验添加到经验缓存中；
10. 如果经验缓存已满，则计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中；
11. 更新状态。

在这个过程中，Actor网络用于计算当前状态下的动作，而高斯噪声则用于增加探索性，以便算法能够更好地探索环境。在执行动作之后，算法会观察新状态和奖励，并将它们添加到经验缓存中。如果经验缓存已满，算法会计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中。最后，算法会更新状态并继续执行主循环。