主要内容

rlAgentInitializationOptions

初始化强化学习代理的选项

描述

使用rlAgentInitializationOptions对象指定代理的初始化选项。要创建代理,请使用特定的代理创建功能,例如rlACAgent

创建

描述

initOpts= rlAgentInitializationOptions返回一个默认选项对象,用于初始化支持默认网络的强化学习代理。使用初始化选项来指定代理初始化参数,例如代理网络的每个隐藏层的单元数以及是否使用循环神经网络。

例子

initOpts= rlAgentInitializationOptions (名称,值创建初始化选项对象并设置其属性通过使用一个或多个名值对参数。

属性

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代理网络的每个隐藏的完全连接层中的单元数(网络输出前的完全连接层除外),指定为正整数。设置的值也适用于任何LSTM层。

例子:“NumHiddenUnit”,64年

标志使用循环神经网络,指定为逻辑。

如果你设置UseRNN真正的,在创建代理时,软件在代理网络的输出路径中插入一个输出模式设置为sequence的循环LSTM层。注意,策略梯度和行动者-批评家代理不支持循环神经网络。有关LSTM的更多信息,请参见长-短时记忆网络

例子:“UseRNN”,真的

对象的功能

rlACAgent 行动者-批评家强化学习代理
rlPGAgent 政策梯度强化学习代理
rlDDPGAgent 深度确定性策略梯度强化学习代理
rlDQNAgent 深度q -网络强化学习代理
rlPPOAgent 近端策略优化强化学习代理
rlTD3Agent 双延迟深度确定性策略梯度强化学习代理
rlSACAgent 软演员-批评家强化学习代理

例子

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创建一个代理初始化选项对象,指定隐藏神经元的数量和循环神经网络的使用。

initOpts = rlAgentInitializationOptions (“NumHiddenUnit”, 64,“UseRNN”,真正的)
initOpts = rlAgentInitializationOptions with properties: NumHiddenUnit: 64

可以使用点表示法修改选项。例如,将代理采样时间设置为0.5

initOpts。NumHiddenUnit = 128
initOpts = rlAgentInitializationOptions with properties: NumHiddenUnit: 128 UseRNN: 1
介绍了R2020b
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