强化学习--Pytorch--DQN扩展以及Policy Gradient网络结构

最新推荐文章于 2025-04-05 17:18:10 发布
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分类专栏： Pytorch 强化学习 文章标签： 强化学习 人工智能 python
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DQN改进

DQN算法存在过估计问题，可以采用Double DQN方法来进行补偿。两种方法只在下图不同，其他地方一致。下图公式为 q_target 的输出值，
DQN:
在这里插入图片描述
Double DQN:
在这里插入图片描述

Policy Gradient

Policy gradient是基于策略的强化学习，该方法是存储每一轮的s,a,r值，用以计算梯度。
在这里插入图片描述
这里面， π θ \pi_{\theta} πθ​表示选择对应动作的概率，后面的 v t v_{t} vt​表示对应的时刻 t t t的 r r r加上未来衰减的 r r r。一个基于policy gradient的pytorch程序如下：

import torch
import gym
import torch.nn as nn
import torch.nn
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