广义优势估计¶
- class torchrl.objectives.value.functional.generalized_advantage_estimate(gamma: float, lmbda: float, state_value: torch.Tensor, next_state_value: torch.Tensor, reward: torch.Tensor, done: torch.Tensor, terminated: torch.Tensor | None = None, *, time_dim: int = - 2)[source]¶
轨迹的广义优势估计。
有关更多上下文,请参阅“HIGH-DIMENSIONAL CONTINUOUS CONTROL USING GENERALIZED ADVANTAGE ESTIMATION” https://arxiv.org/pdf/1506.02438.pdf。
- 参数:
gamma (标量) – 指数平均折扣因子。
lmbda (标量) – 轨迹折扣因子。
state_value (张量) – 使用旧状态作为输入的值函数结果。
next_state_value (张量) – 使用新状态作为输入的值函数结果。
reward (张量) – 在环境中采取行动获得的奖励。
done (张量) – 轨迹结束的布尔标志。
terminated (张量) – 剧集结束的布尔标志。如果未提供,默认为
done
。time_dim (int) – 时间维度展开所在的维度。默认为 -2。
所有张量(values、reward 和 done)必须具有形状
[*Batch x TimeSteps x *F]
,其中*F
是特征维度。