实现对抗性演员批评AGAC算法教程与应用

资源摘要信息:"adversarially-guided-actor-critic:树" 本存储库涉及的是对抗性演员批评算法（AGAC），这是一种深度强化学习中的算法，其首次亮相是在国际计算学习理论会议（ICLR）2021上发表的论文中。对抗性演员批评算法基于演员-评论家（Actor-Critic）框架，该框架通过学习一个策略（演员）和价值函数（评论家）的同步更新来实现强化学习的目标。 对抗性演员批评算法的核心思想是在演员策略的学习过程中引入对抗样本的概念，以此来提高策略的泛化能力和鲁棒性。在这种方法中，策略的更新不再仅仅是基于当前策略的表现，而是包括了通过对抗样本进行的策略对抗性训练。对抗性样本是指那些被人为修改过的输入数据，这些数据对于正常的模型来说是难以分类或决策的，但可以用来对模型进行有效的对抗性训练，从而提高模型在面对新数据时的鲁棒性。 存储库包含了AGAC算法的源代码实现，使用Python语言编写，并且为了运行代码，需要安装特定的依赖库和环境。下面是安装和运行AGAC算法的详细步骤： 安装环境： 1. 创建一个新的conda环境： `conda create -n agac python=3.7` 2. 激活刚创建的环境： `conda activate agac` 3. 克隆存储库到本地： `***:yfletberliac/adversarially-guided-actor-critic.git` 4. 进入克隆好的存储库目录： `cd adversarially-guided-actor-critic` 5. 安装所有依赖包： `pip install -r requirements.txt` 训练AGAC算法： 1. 在MiniGrid环境中训练AGAC算法： `python run_minigrid.py` 2. 在Vizdoom环境中训练AGAC算法： `python run_vizdoom.py` 在上述命令中，MiniGrid和Vizdoom是指的两个不同的环境，它们是强化学习算法常用的基准测试环境。MiniGrid是一个简单的2D网格世界，常用于测试智能体的导航和决策能力。Vizdoom是一个基于Doom游戏引擎的环境，提供了更复杂的3D视觉输入和更多样的任务。 需要注意的是，在“在Vizdoom上训练AGAC”部分，具体运行命令并未给出。这可能意味着需要用户自行添加适当的参数或路径信息以运行Vizdoom环境中的代码。 文件名称列表中的“adversarially-guided-actor-critic-main”表明当前版本为该存储库的主版本，这通常是代码库中最新的稳定版本。 本存储库对研究者和工程师在深度强化学习领域具有极大的参考价值，尤其是对于那些对改进智能体决策过程和提高智能体对对抗性攻击的鲁棒性感兴趣的人。通过实现和测试AGAC算法，用户可以更深入地理解对抗性训练在强化学习中的应用，并可以探索如何将这些原理应用于新的问题和不同的环境中。