文件名称:
Quadratic_MLPs_in_RL:具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：强化学习中的二次MLP
我们随附的论文“用于无模型强化学习的二次方参与者网络”的源代码和数据。 具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法。 如果您使用我们的代码或数据，请引用本文。
要求
TD3和SAC在连续控制任务中进行了测试。 使用Pytorch 1.7.1 + cu110和Python 3.8.7训练Neural Netorks。
用法
要使用Q-MLP actor策略运行实验，请分别在SAC和TD3文件夹中运行以下Shell脚本。
./run_Q_td3_nohup.sh
./run_Q_sac_nohup.sh
要运行基线实验，请分别在SAC和TD3文件夹中运行以下Shell脚本。
./run_td3_nohup.sh
./run_sac_nohup.sh
致谢
TD3和SAC代码紧密基于 。 TD3代码基于 。 SAC代码基于和
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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