【Web Trick 9】实现页面中的“回到顶部”按钮

实现返回顶部按钮
本文介绍了一个简单的返回顶部按钮实现方案,使用HTML、CSS和JavaScript,当页面滚动超过一定距离时显示按钮并允许用户点击返回页面顶部。
很多在页面的list很长的时候,我们都需要给用户提供一个回到顶部的向上滚动按钮,这里给出一个测试代码
<!DOCTYPE html>  
<head>  
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />  
<title>test</title>  
<style type="text/css">  
    .back-to {
        position: fixed;
        bottom: 35px;
        _bottom: 35px;
        right: 10px;
        z-index: 999;
        width: 50px;
        zoom: 1;
        display: none;
    }
    .back-to .backtotop {
        float: left;
        display: block;
        width: 50px;
        height: 50px;
        background: #666 url('btt.png') 8px 14px no-repeat;
        margin-bottom: 15px;
        outline: 0 none;
        text-indent: -9999em;
        -moz-border-radius: 4px;
        -khtml-border-radius: 4px;
        -webkit-border-radius: 4px;
        border-radius: 4px;
        position: relative;
    }
    .back-to .backtotop .back-tip {
        position: relative;
        display: none;
        top: -31px;
        left: -10px;
    }   
</style>  
<script type="text/javascript" src="jquery.js"></script>
<script type="text/javascript" src="test.js">             
</script>
</head>  
  
<body>
    <div id="test"></div>  
    <div id="toolBackTo" class="back-to">
        <a stats="site_footer_back_to_top" class="backtotop" href="javascript:void(0)">返回顶部
            <img stats="site_footer_back_to_top" src="back-tip.png" class="back-tip">
        </a>
    </div>
</body>  
</html> 


上面是html文件,下面是js文件


$(function()
{
    var util = {
        offset:function (){   
            var scrollPos;   
            if (typeof window.pageYOffset != 'undefined') {   
                scrollPos = window.pageYOffset;   
            }   
            else if (typeof document.compatMode != 'undefined' &&   
                document.compatMode != 'BackCompat') {   
                scrollPos = document.documentElement.scrollTop;   
            }   
            else if (typeof document.body != 'undefined') {   
                scrollPos = document.body.scrollTop;   
            }   
            return scrollPos;   
        },
        up:function()
        {
            $( 'html, body' ).animate( { scrollTop: 0 }, 500 );
        }
    };
    $(window).scroll(function()
    {
        var offset = util.offset();
       if(offset > 125)
            $(".back-to").show();
        else
            $(".back-to").hide();
    });
    $(".back-to").click(function()
    {
        util.up();
    })
    $(".back-to").hover(function()
    {
        $(".backtotop").css("background","#666 url('btt.png') 8px -57px no-repeat");
        $(".back-tip").css("display","block");
    },
    function()
    {
        $(".backtotop").css("background","#666 url('btt.png') 8px 14px no-repeat");
        $(".back-tip").css("display","none");
    });

    var color = ["#ff0000" , "#00ff00" , "#0000ff"];
    for (var i = 0; i < 100; i++) {
        var p=$("<p>test</p>");
        var index = i%3;
        p.css("background-color",color[index]);
        $("#test").append(p);
    };
})

给出两张要用到的图片



<think>嗯,用户问的是强化学习算法SAC在代码实现中的重要trick。首先,我需要回忆一下SAC的基本原理和常见实现方法。SAC是Soft Actor-Critic的缩写,属于Actor-Critic框架,结合了熵最大化思想。它的核心是平衡探索与利用,通过熵正则化来鼓励策略的随机性。 接下来,用户想知道代码实现中的trick。这时候我得想想实际写代码的时候,有哪些关键点需要注意。首先,SAC一般有两个Q网络,一个目标Q网络,还有一个策略网络。可能需要双Q网络来减少过估计,这是常见的trick。然后,目标网络的使用,软更新还是硬更新?SAC通常用软更新,即每次用tau参数来缓慢更新目标网络参数。 然后是熵正则化的系数alpha,这个系数是否可以自动调整?在有些实现中,alpha不是固定的,而是可学习的参数,这样算法可以自动调整熵的权重,适应不同环境。这也是一个重要的点。 接下来,策略网络的输出分布。通常SAC使用高斯分布,但在实现时,为了确保标准差不为负,可能会用指数函数或者softplus来处理。同时,重参数化技巧(reparameterization trick)也是必须的,用来减少方差,直接从分布中采样可能会导致高方差,所以用均值加标准差乘以噪声的方式。 另外,初始化方法可能也有讲究。比如,神经网络的最后一层权重可能初始化为较小的值,防止初始策略过于随机。还有,学习率的设置,不同的网络可能有不同的学习率,比如策略网络的学习率比Q网络低。 经验回放池的大小和采样方式,比如是否使用优先经验回放?不过SAC通常使用均匀采样,但这也是一个考虑点。还有,训练时每个step更新多少次,比如每次环境交互后可能更新多次网络参数,加快收敛。 Reward scaling也是一个常见trick,处理不同环境的奖励尺度问题,可能对Q值进行缩放或者调整。Batch Normalization是否使用?不过现在很多实现避免在RL中使用BN,而是用更稳定的结构,比如LayerNorm或者只是调整输入。 另外,梯度裁剪可能在优化时使用,特别是Q网络容易梯度爆炸,所以需要裁剪梯度。还有,处理动作的边界问题,比如当环境有动作范围时,需要对输出进行tanh处理,并缩放至正确范围。 检查这些点是否都覆盖到了,有没有遗漏的关键trick。比如,双Q网络的更新方式,是否取最小值;目标熵的设置,特别是在自动调整alpha时,不同环境的默认目标熵可能不同。比如,连续动作空间常用负的动作维度数作为目标熵。还有,训练过程中log_alpha的优化,要确保不会出现数值问题。 可能还需要注意Q函数的输入是否包括动作和状态,网络结构的设计是否正确,比如是否在Q网络中将状态和动作拼接后输入。激活函数的选择,比如ReLU还是其他,也可能影响性能。 还有,探索策略的初始化,比如在训练初期让策略更随机,之后逐渐减少随机性,但SAC本身依赖熵正则化,可能不需要显式的探索衰减,而是通过自动调整alpha来处理。 另外,代码实现中的数值稳定性,比如计算log概率时的clamp操作,避免出现NaN。还有,当使用GPU时,数据加载和处理的效率问题,比如是否将数据转换为张量并放在正确的设备上。 总结一下,重要的trick包括双Q网络、目标网络软更新、自动熵调整、重参数化、策略网络输出处理、适当的初始化、reward scaling、梯度裁剪、动作缩放、经验回放等。需要把这些整理成有条理的回答,确保用户能清晰理解每个trick的作用和实现方法。</think>在强化学习算法 SAC(Soft Actor-Critic)的代码实现中,以下几个关键技巧对算法稳定性和性能提升至关重要: --- ### **1. 双 Q 网络与最小化策略** - **目的**:解决 Q 值过估计问题。 - **实现**: - 使用两个独立的 Q 网络 \(Q_{\theta_1}\) 和 \(Q_{\theta_2}\),取两者的最小值作为目标 Q 值。 - 更新公式: \[ y = r + \gamma \left( \min_{i=1,2} Q_{\theta_i&#39;}(s&#39;, a&#39;) - \alpha \log \pi(a&#39;|s&#39;) \right) \] - **效果**:降低 Q 值估计偏差,提升算法鲁棒性。 --- ### **2. 目标网络的软更新(Soft Target Update)** - **目的**:稳定训练过程。 - **实现**: - 目标网络参数 \(\theta&#39;\) 通过指数移动平均(EMA)更新: \[ \theta&#39; \leftarrow \tau \theta + (1 - \tau) \theta&#39; \] - 典型值:\(\tau = 0.005\)。 - **效果**:避免目标值剧烈波动,收敛更平稳。 --- ### **3. 自动熵系数调整** - **目的**:动态平衡探索与利用。 - **实现**: - 将熵系数 \(\alpha\) 设为可学习参数,目标熵通常设为 \(-\text{dim}(\mathcal{A})\)(如连续控制任务中为动作维度负数)。 - 更新公式: \[ \alpha \leftarrow \alpha - \lambda \alpha \left( \log \pi(a|s) + \mathcal{H}_{\text{target}} \right) \] - \(\lambda\) 为学习率。 - **效果**:适应不同环境的需求,减少人工调参。 --- ### **4. 重参数化(Reparameterization Trick)** - **目的**:降低策略梯度的方差。 - **实现**: - 从高斯分布中采样时,使用: \[ a = \tanh(\mu_\phi(s) + \sigma_\phi(s) \cdot \epsilon), \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0,1) \] - 通过确定性路径传递梯度。 - **效果**:提升策略更新的稳定性。 --- ### **5. 策略网络的输出处理** - **目的**:确保动作在合法范围内。 - **实现**: - 输出均值和标准差,用 `tanh` 压缩动作到 \([-1,1]\),再映射到环境实际范围。 - 对标准差施加约束(如 `softplus` 或 `clamp`)。 - **示例代码**: ```python mean, log_std = policy_network(state) std = log_std.exp() normal = Normal(mean, std) z = normal.rsample() # 重参数化 action = torch.tanh(z) ``` --- ### **6. 奖励缩放(Reward Scaling)** - **目的**:归一化奖励尺度。 - **实现**: - 对环境的原始奖励 \(r\) 除以缩放因子(如 5~10)。 - 或使用 `running_mean` 动态调整。 - **效果**:防止 Q 值过大,提升数值稳定性。 --- ### **7. 网络初始化与学习率设置** - **技巧**: - 策略网络的最后一层初始化为小值(如 \([-3e-3, 3e-3]\)),限制初始动作的随机性。 - 为 Q 网络和策略网络设置不同的学习率(通常 Q 网络学习率更高,如 `3e-4` vs `1e-4`)。 --- ### **8. 梯度裁剪(Gradient Clipping)** - **目的**:防止 Q 网络梯度爆炸。 - **实现**: ```python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(q_network.parameters(), max_norm=1.0) ``` --- ### **9. 经验回放(Experience Replay)** - **关键参数**: - 缓冲区大小:\(1e6\) 到 \(1e7\)。 - Batch Size:256~1024(较大 Batch 有助于稳定训练)。 - 优先经验回放(PER)通常非必须,SAC 对均匀采样更鲁棒。 --- ### **10. 训练流程优化** - **技巧**: - **延迟策略更新**:每训练 Q 网络多次(如 2 次),再更新一次策略网络。 - **预填充缓冲区**:训练前用随机策略收集一定量数据(如 1e4 步)。 --- ### **11. 数值稳定性处理** - **技巧**: - 计算对数概率时添加微小量(如 `log_prob = log_prob.clamp(min=-20, max=2)`)。 - 使用 `torch.clamp` 限制标准差范围(如 `log_std.clamp(-5, 2)`)。 --- ### **总结** 以上技巧在 SAC 实现中缺一不可,核心是平衡探索与利用、提升数值稳定性、加速收敛。实际应用中需结合具体环境调整(如 `tanh` 后的动作缩放、目标熵设定等)。建议参考开源实现(如 Spinning Up 或 CleanRL)作为基准。
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