PyTorch-A2C:使用Pytorch的Advantage Actor Critic的一般实现

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文件名称：PyTorch-A2C:使用Pytorch的Advantage Actor Critic的一般实现
文件大小：107KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 04:21:42
Python A2C 描述 这是使用OpenAI体育馆环境以PyTorch编写的的实现。 此实现包括卷积模型，原始A3C模型，完全连接的模型（基于Karpathy的Blog）和基于GRU的递归模型的选项。 BPTT 循环训练可以选择使用时间反向传播（BPTT），它可以在一系列状态而不是当前状态上建立梯度依存关系。 初步结果表明，使用BPTT不会提高训练效果。 有关两种培训方法的比较，请参见。 该算法在Pong-v0上进行了训练。 奖励图是在培训期间首次展示时收集的奖励的移动平均值。 对于Pong而言，奖励指标是每个游戏结束时收集的奖励的运行平均值，而不是完整的21分比赛。 这使最低奖励为-1，最大奖励为+1。 移动平均因子设置为0.99。 在Pong-v0上的GRU模型训练过程中，经过4000万个时间步的平均奖励图。 在使用反向传播穿越时间训练的Pong-v0上训练GRU模型的过程中，在400

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PyTorch-A2C-master
----figures()
--------pong_AvgRew.png(44KB)
--------pongbptt_AvgRew.png(42KB)
----test_env.py(2KB)
----requirements.txt(245B)
----a2c()
--------preprocessing.py(936B)
--------utils.py(2KB)
--------runner.py(13KB)
--------__init__.py(78B)
--------models.py(27KB)
--------training.py(8KB)
--------updater.py(9KB)
--------logger.py(1KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(8KB)
----training_scripts()
--------watch_model.py(2KB)
--------hyperparams.json(755B)
--------main.py(238B)
--------README.md(3KB)
----.gitignore(2KB)