getActor

Получите представление агента от агента изучения укрепления

свернуть все на странице

Синтаксис

actor = getActor(agent)

Описание

пример

actor = getActor(agent) возвращает объект представления агента для заданного агента изучения укрепления.

Примеры

свернуть все

Примите, что у вас есть существующий обученный агент изучения укрепления, agent.

Получите представление агента от агента.

actor = getActor(agent);

Получите learnable параметры от критика.

params = getLearnableParameters(actor);

Измените значения параметров. В данном примере просто умножьте все параметры 2.

modifiedParams = cellfun(@(x) x*2,params,'UniformOutput',false);

Установите значения параметров критика к новым измененным значениям.

actor = setLearnableParameterValues(actor,modifiedParams);

Установите критика в агенте новому измененному критику.

agent = setActor(agent,actor);

Примите, что у вас есть существующий агент изучения укрепления, agent.

Далее, примите, что этот агент имеет представление агента, которое содержит следующую структуру глубокой нейронной сети.

originalActor = [
        imageInputLayer([4 1 1],'Normalization','none','Name','state')
        fullyConnectedLayer(2,'Name','action')];

Создайте представление агента с дополнительным полносвязным слоем.

actorNetwork = [
        imageInputLayer([4 1 1],'Normalization','none','Name','state')
        fullyConnectedLayer(3,'Name','x');
        fullyConnectedLayer(2,'Name','action')];
actor = rlRepresentation(actorNetwork,...
    'Observation',{'state'},getObservationInfo(env),
    'Action',{'action'},getActionInfo(env));

Установите представление агента агента к новому увеличенному агенту.

agent = setActor(actor);

Входные параметры

свернуть все

Агент изучения укрепления, который содержит представление агента, заданное как одно из следующего:

Выходные аргументы

свернуть все

Объект представления агента, возвращенный как одно из следующего:

  • Объект rlLayerRepresentation для представлений глубокой нейронной сети

  • Объект rlTableRepresentation для таблицы значения или представлений таблицы Q

Смотрите также

| | | | |

Темы

Введенный в R2019a

Документация Reinforcement Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте