怎么利用PyTorch实现爬山算法

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Average total reward over 1000 episode: 9.846
Average total reward over 1000 episode: 82.1
Average total reward over 1000 episode: 9.198
Average total reward over 1000 episode: 9.491
Average total reward over 1000 episode: 9.073
Average total reward over 1000 episode: 149.421
Average total reward over 1000 episode: 49.584
Average total reward over 1000 episode: 8.827
Average total reward over 1000 episode: 9.369产生如此差异的原因是什么呢？如果初始权重较差，则添加的少量噪声只会小范围改变权重，且对改善性能几乎没有影响，导致算法收敛性能免费云主机域名不佳。另一方面，如果初始权重较为合适，则添加大量噪声可能会大幅度改变权重，使得权重偏离最佳权重并破坏算法性能。为了使爬山算法的训练更稳定，我们可以使用自适应噪声缩放因子，类似于梯度下降中的自适应学习率，随着模型性能的提升改变噪声缩放因子的大小。为了使噪声具有自适应性，执行以下操作：指定初始噪声缩放因子如果回合中的模型性能有所改善，则减小噪声缩放因子，本节中，每次将噪声缩放因子减小为原来的一半，同时设置缩放因子最小值为0.0001而如果回合中中的模型性能下降，则增大噪声缩放因子，本节中，每次将噪声缩放因子增大为原来的2倍，同时设置缩放因子最大值为2可以看到，奖励随着回合的增加而增加。训练过程中，当一个回合中可以运行200个步骤时，模型的性能可以得到保持，平均总奖励也得到了极大的提升：接下来，为了更加直观的观察，我们绘制每个回合的总奖励的变化情况，如下所示，可以看到总奖励有明显的上升趋势，然后稳定在最大值处：多次运行训练过程过程，可以发现与采用恒定噪声缩放因子进行学习相比，自适应噪声缩放因子可以得到稳定的训练结果。接下来，我们测试所得到的模型策略在1000个新回合中的性能表现：可以看到在测试阶段的平均总奖励接近200，即CartPole环境中可以获得的最高奖励。通过多次运行评估，可以获得非常一致的结果。到此，关于“怎么利用PyTorch实现爬山算法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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