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从强化学习代理中获得角色表示
演员= getActor(代理)
例子
演员= getActor (代理)返回指定强化学习代理的角色表示对象。
演员= getActor (代理)
演员
代理
全部折叠
假设您有一个现有的经过训练的强化学习代理。对于本例,从下面加载经过训练的代理培训DDPG Agent控制双积分系统.
负载(“DoubleIntegDDPG.mat”,“代理”)
从代理获取参与者表示。
演员= getActor(代理);
从参与者那里获得可学习的参数。
params = getLearnableParameters(演员);
修改参数值。对于本例,只需将所有参数乘以2.
2
@(x) x*2,“UniformOutput”、假);
将参与者的参数值设置为新的修改值。
演员= setLearnableParameters(演员,modifiedParams);
将代理中的参与者设置为新修改的参与者。
代理= setActor(代理、演员);
创造一个具有连续动作空间的环境,并获得其观察和动作规范。对于本示例,请加载示例中使用的环境培训DDPG Agent控制双积分系统.
加载预定义的环境。
env = rlPredefinedEnv (“DoubleIntegrator-Continuous”)
env = DoubleIntegratorContinuousAction with properties: Gain: 1 Ts: 0.1000 MaxDistance: 5 GoalThreshold: 0.0100 Q: [2x2 double] R: 0.0100 MaxForce: Inf State: [2x1 double]
获得观察和行动规范。
obsInfo = getObservationInfo (env);actInfo = getActionInfo (env);
根据环境观察和行动规范创建PPO代理。
代理= rlPPOAgent (obsInfo actInfo);
为了修改强化学习代理内部的深度神经网络,你必须首先提取行动者和批评者的表征。
演员= getActor(代理);评论家= getCritic(代理);
从演员和评论家的表征中提取深度神经网络。
actorNet = getModel(演员);criticNet = getModel(批评);
网络是dlnetwork对象。来查看它们情节函数时,必须将它们转换为layerGraph对象。
dlnetwork
情节
layerGraph
例如,查看参与者网络。
情节(layerGraph (actorNet))
要验证网络,请使用analyzeNetwork.例如,验证批评家网络。
analyzeNetwork
analyzeNetwork (criticNet)
您可以修改演员和评论家网络,并将它们保存回代理。如果要修改网络,可以使用深层网络设计师要打开每个网络的应用程序,使用以下命令。
deepNetworkDesigner (layerGraph (criticNet) deepNetworkDesigner (layerGraph (actorNet))
在深层网络设计师,修改网络。例如,您可以向网络添加额外的层。修改网络时,不要改变返回网络的输入和输出层getModel.有关构建网络的更多信息,请参见用深度网络设计器构建网络.
getModel
来验证修改后的网络深层网络设计师,你必须点击分析了dlnetwork下,分析部分。要将修改后的网络结构导出到MATLAB®工作空间,请生成用于创建新网络的代码,并从命令行运行此代码。不使用导出选项深层网络设计师.有关如何生成和运行代码的示例,请参见使用深度网络设计器创建代理和使用图像观察训练.
对于本例,创建修改过的参与者和批评者网络的代码在createModifiedNetworks.m.
createModifiedNetworks.m
createModifiedNetworks
每个修改过的网络都有一个附加的fullyConnectedLayer和reluLayer在输出路径中。查看修改后的角色网络。
fullyConnectedLayer
reluLayer
情节(modifiedActorNet)
导出网络后,将网络插入到演员和评论家表示中。
演员= setModel(演员,modifiedActorNet);评论家= setModel(评论家,modifiedCriticNet);
最后,将修改过的参与者和批评者表示插入到参与者和批评者对象中。
代理= setActor(代理、演员);代理= setCritic(代理、批评);
rlDDPGAgent
rlTD3Agent
rlPGAgent
rlACAgent
rlPPOAgent
rlSACAgent
强化学习代理,包含一个参与者表示,指定为下列之一:
rlDDPGAgent对象
rlTD3Agent对象
rlACAgent对象
rlPGAgent对象
rlPPOAgent对象
rlSACAgent对象
rlDeterministicActorRepresentation
rlStochasticActorRepresentation
Actor表示对象,指定为下列对象之一:
rlDeterministicActorRepresentationobject -返回时代理是一个rlDDPGAgent或rlTD3Agent对象
rlStochasticActorRepresentationobject -返回时代理是一个rlACAgent,rlPGAgent,rlPPOAgent,或rlSACAgent对象
getCritic|setActor|setCritic|getModel|setModel|getLearnableParameters|setLearnableParameters
getCritic
setActor
setCritic
setModel
getLearnableParameters
setLearnableParameters
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