强化学习主体的q值函数批判表示
该对象实现了一个q值函数近似器,用于强化学习代理内的批评。q值函数是一个函数,它将观察-动作对映射到一个标量值,该标量值表示agent从给定的观察开始并执行给定的动作时所期望积累的总长期回报。因此,q值函数评论家需要观察和行动作为输入。在创建rlQValueRepresentation
批评家,用它来创建一个依赖于q值函数批评家的代理,例如rlQAgent
,rlDQNAgent
,rlSARSAAgent
,rlDDPGAgent
,或rlTD3Agent
.有关创建表示的更多信息,请参见创建策略和价值功能表示.
创建了q值函数评论家
= rlQValueRepresentation (净
,observationInfo
,actionInfo
“观察”,obsName
“行动”,actName
)评论家
.净
是作为近似器使用的深度神经网络,并且必须既有观测值和动作作为输入,又有单个标量输出。该语法设置观测信息和ActionInfo特性评论家
分别对应于输入observationInfo
和actionInfo
,包括观察和行动规范。obsName
的输入层的名称净
与观察规范相关的。动作名称actName
必须是输入层的名称净
与操作规范相关联的。
基于属性创建Q值函数评论家
= rlQValueRepresentation (标签
,observationInfo
,actionInfo
)评论家
与离散的行动和观察空间从q值表标签
.标签
是一个rlTable
对象,该对象包含一个表,其中包含尽可能多的行和尽可能多的列和可能的操作。该语法设置观测信息和ActionInfo特性评论家
分别对应于输入observationInfo
和actionInfo
,这一定是rlFiniteSetSpec
分别包含离散观察和行动空间的规范的对象。
创建一个基于q值的函数评论家
= rlQValueRepresentation ({basisFcn
,W0
},observationInfo
,actionInfo
)评论家
使用自定义基函数作为底层逼近器。第一个输入参数是一个包含两个元素的单元格,其中第一个元素包含句柄basisFcn
到自定义基函数,第二个元素包含初始权值向量W0
.在这里,基本函数必须既有观测值又有作为输入的动作W0
必须是一个列向量。该语法设置观测信息和ActionInfo特性评论家
分别对应于输入observationInfo
和actionInfo
.
创建多输出核反应能量函数评论家
= rlQValueRepresentation (净
,observationInfo
,actionInfo
“观察”,obsName
)评论家
对于离散的动作空间.净
是作为近似器使用的深度神经网络,必须只有观测值作为输入,而单个输出层具有尽可能多的可能离散动作的元素数量。该语法设置观测信息和ActionInfo特性评论家
分别对应于输入observationInfo
和actionInfo
,包括观察和行动规范。在这里,actionInfo
必须是一个rlFiniteSetSpec
对象,该对象包含离散动作空间的规范。观察的名字obsName
必须是的输入层的名称净
.
创建多输出核反应能量函数评论家
= rlQValueRepresentation ({basisFcn
,W0
},observationInfo
,actionInfo
)评论家
对于离散的动作空间使用自定义基函数作为底层逼近器。第一个输入参数是一个包含两个元素的单元格,其中第一个元素包含句柄basisFcn
为自定义基函数,第二个元素包含初始权矩阵W0
在此,基函数必须仅将观测值作为输入,并且W0
必须有尽可能多的列可能的行动的数量。该语法设置观测信息和ActionInfo特性评论家
分别对应于输入observationInfo
和actionInfo
.
创建基于的值函数评论家
= rlQValueRepresentation (___,选项
)评论家
使用附加选项集选项
,这是一个rlRepresentationOptions
对象。该语法设置选项的属性评论家
到选项
输入参数。您可以将此语法与前面的任何输入参数组合一起使用。
rlDDPGAgent |
深度确定性策略梯度强化学习主体 |
rlTD3Agent |
双延迟深层确定性策略梯度强化学习agent |
rlDQNAgent |
深度q -网络强化学习代理 |
rlQAgent |
Q-learning强化学习代理 |
rlSARSAAgent |
SARSA强化学习代理 |
rlSACAgent |
软演员-评论家强化学习代理 |
getValue |
获得估计值函数表示 |
getMaxQValue |
得到了离散作用空间下q值函数表示的最大状态值函数估计 |