解释:self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())
时间: 2023-06-08 11:05:24 浏览: 41
这段代码实现了一个Critic的深度神经网络模型,其中self.critic表示当前的Critic神经网络模型,self.target_critic表示用于更新的目标Critic神经网络模型。load_state_dict()是将当前Critic的状态字典复制到目标Critic中,以便后续的更新使用。state_dim和action_dim分别表示状态和动作的维数。
相关问题
解释:self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())
这段代码的作用是初始化两个CriticNetwork对象,分别为self.critic和self.target_critic。CriticNetwork是一个神经网络,其输入为状态和动作,输出为一个值用于评估这个状态和动作的价值。self.critic和self.target_critic共享相同的神经网络架构,但是它们的参数是不同的。self.critic用于实时更新神经网络的参数,而self.target_critic则被用于计算一个“目标价值”,该价值是被选择的策略所期望的累计奖励,用于训练智能体学习最佳策略。这里使用了load_state_dict()方法,将self.critic的参数复制给self.target_critic,目的是使self.target_critic的参数与self.critic保持同步,以便使用最新的参数更新self.critic。这是深度强化学习中一个重要的优化方法,称为“延迟更新”或“目标网络”。
解释:self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())
这段代码定义了两个 RnnModel 类的实例,即 self.actor 和 self.target_actor,它们的输入尺寸分别为 input_size 和 state_dim,隐藏层尺寸为 hidden_size,层数为 num_layers,输出尺寸为 action_dim。这两个实例都被部署在 GPU 上(.cuda()),并且 self.target_actor 的参数值被初始化为 self.actor 的参数值(.load_state_dict()函数)。这个代码块通常是为了实现深度强化学习中的 actor-critic 算法,其中 self.actor 作为“actor”负责根据当前状态输出动作,self.target_actor 作为“target actor”用于计算目标值。
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