target_q_batch = reward_batch + self.gamma * (1 - done_batch) * (next_q_batch - self.alpha * tf.math.log(next_action_batch.prob(action_batch) + 1e-8))
时间: 2023-12-06 16:05:37 浏览: 33
这段代码中的`next_action_batch.prob(action_batch)`指的是在`next_action_batch`中选择`action_batch`的概率。具体来说,`next_action_batch`是一个包含下一个状态的所有可行动作的概率分布,`action_batch`是从这个概率分布中选择的动作,`prob(action_batch)`即为选择该动作的概率。
在这段代码中,`next_q_batch - self.alpha * tf.math.log(next_action_batch.prob(action_batch) + 1e-8)`是使用了actor-critic算法中的一个trick,即将actor的输出(动作概率分布)作为critic的输入来估计Q值,从而减少action和critic之间的差异。其中,`self.alpha`是一个超参数,用来平衡actor和critic的贡献。
需要注意的是,`next_action_batch.prob(action_batch)`中的`action_batch`是一个整数索引,而不是一个one-hot向量。如果`action_batch`是一个one-hot向量,那么可以使用`tf.reduce_sum(next_action_batch * action_batch, axis=-1)`来计算其概率。
相关问题
def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()
你的第二个问题是关于一个更新函数。这个函数用于更新深度强化学习模型的参数。
首先,函数检查经验缓存(buffer)中的样本数量是否小于批次大小(batch_size),如果是,则直接返回。接下来,函数根据epsilon的最小值和衰减率更新epsilon的值。
然后,函数从经验缓存中随机采样出一个批次的样本,包括状态(state),动作(action),奖励(reward),下一个状态(next_state)和完成标志(done)。
接着,函数将状态和下一个状态转换为张量,并且去除最后一个元素。
然后,函数通过当前网络(network)计算当前状态对应的Q值(q_values),并通过目标网络(target_network)计算下一个状态对应的Q值(next_q_values)。
接下来,函数根据当前状态的Q值和动作,选择对应的Q值(q_value)。
然后,函数计算下一个状态的最大Q值(next_q_value)。
接着,函数根据奖励、折扣因子(gamma)、下一状态的最大Q值和完成标志(done),计算期望Q值(expected_q_value)。
然后,函数计算损失(loss),通过均方差损失函数(criteria)和期望Q值的离散程度进行计算。接着,函数将优化器(optimizer)的梯度置零,进行反向传播计算梯度,并更新模型的参数。
这样,模型的参数就得到了更新。
self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)
这段代码看起来像是在初始化一个 RL(强化学习)算法的参数设置。其中,state_size 表示状态空间的大小,action_size 表示动作空间的大小,BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量,per 表示是否使用优先经验回放,munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法,n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数,distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法,D2RL 表示是否使用 D2RL 算法,curiosity 表示是否使用探索奖励机制,reward_addon 表示探索奖励的大小,GAMMA 表示折扣因子,TAU 表示目标网络更新参数的速度,LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数,EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度,device 表示使用的计算设备,seed 表示随机数生成器的种子。
其中,N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量,entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数,entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数,lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数,alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数,eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。