原算例见

【MATLAB强化学习工具箱】学习笔记--在Simulink环境中训练智能体Create Simulink Environment and Train Agent_bear_miao的博客-CSDN博客Simulink中便于搭建各类动力学与控制模型，通过将原有的控制器替换为AI控制器，可以方便使用已有模型，提供增量效果。本节的重点是如何引入Simulink模型作为env，其他的内容在之前的文章中已有说明。以水箱模型watertank为例，如下图所示：采用PI控制器，控制效果如下所示：将此PI控制器替换为神经网络控制器后，系统架构如下图所示：具体替换策略如下所示：（1）删去PID控制器；（2）增加RL Agent模块；（3）观测器模块：观测向量为：，其中...https://blog.csdn.net/bear_miao/article/details/121337953?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163724860816780261990267%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163724860816780261990267&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-3-121337953.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E3%80%90MATLAB%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1%E3%80%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0--%E5%9C%A8Simulink%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%AD%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93Create+Simulink+Environment+and+Train+Agent&spm=1018.2226.3001.4187里面包含了训练结果，在agent里面。但是究竟包含了哪些数据？

actor

从agent中提取actor信息

actor = getActor(agent)

得到如下内容：

>> actor = getActor(agent)
actor = 
  rlDeterministicActorRepresentation with properties:

         ActionInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
    ObservationInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
            Options: [1×1 rl.option.rlRepresentationOptions]

 从actor中提取学习到的参数

params = getLearnableParameters(actor)

得到如下结果

 >> params = getLearnableParameters(actor)
params =
  1×4 cell array
    {3×3 single}    {3×1 single}    {1×3 single}    {[1.8352]}

 那么上述数据究竟是何含义？

从actor中提取actor网络

actorNet=getModel(actor)

得到如下内容：

>> actorNet=getModel(actor)
actorNet = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [5×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [4×2 table]
     InputNames: {'State'}
    OutputNames: {'RepresentationLoss'}

在criticNet中终于看到了Layers信息和Connections信息，如下所示：

 >> actorNet.Layers
ans = 
  5×1 Layer array with layers:

     1   'State'                Feature Input       3 features
     2   'actorFC'              Fully Connected     3 fully connected layer
     3   'actorTanh'            Tanh                Hyperbolic tangent
     4   'Action'               Fully Connected     1 fully connected layer
     5   'RepresentationLoss'   Regression Output   mean-squared-error

>> actorNet.Connections
ans =
  4×2 table
       Source             Destination      
    _____________    ______________________
    {'State'    }    {'actorFC'           }
    {'actorFC'  }    {'actorTanh'         }
    {'actorTanh'}    {'Action'            }
    {'Action'   }    {'RepresentationLoss'}

上述信息不直观，在 deepNetworkDesigner中打开如下所示：

deepNetworkDesigner(actorNet)

 在这张图上终于看到了全景。 

 根据右侧的Propeties可以清楚看到params与网络的对应关系，如下所示：

 可以得到：

params{1}为actorFC的W；

params{2}为actorFC的b；

params{3}为Action的W；

params{4}为Action的b；

critic

从agent中提取critic信息

critic = getCritic(agent)

得到如下内容：

>> critic = getCritic(agent)
critic = 
  rlQValueRepresentation with properties:

         ActionInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
    ObservationInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
            Options: [1×1 rl.option.rlRepresentationOptions]

 从critic中提取学习到的参数

params = getLearnableParameters(critic)

得到如下结果

 >> params = getLearnableParameters(critic)
params =
  1×8 cell array
  Columns 1 through 2
    {50×3 single}    {50×1 single}
  Columns 3 through 4
    {25×50 single}    {25×1 single}
  Columns 5 through 6
    {25×1 single}    {25×1 single}
  Columns 7 through 8
    {1×25 single}    {[0.0879]}

 那么上述数据究竟是何含义？

从critic中提取critic网络

criticNet = getModel(critic)

得到如下内容：

>> criticNet = getModel(critic)
criticNet = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [10×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [9×2 table]
     InputNames: {'State'  'Action'}
    OutputNames: {'RepresentationLoss'}

在criticNet中终于看到了Layers信息和Connections信息，如下所示：

 >> criticNet.Layers
ans = 
  10×1 Layer array with layers:

     1   'State'                Feature Input       3 features
     2   'CriticStateFC1'       Fully Connected     50 fully connected layer
     3   'CriticRelu1'          ReLU                ReLU
     4   'CriticStateFC2'       Fully Connected     25 fully connected layer
     5   'Action'               Feature Input       1 features
     6   'CriticActionFC1'      Fully Connected     25 fully connected layer
     7   'add'                  Addition            Element-wise addition of 2 inputs
     8   'CriticCommonRelu'     ReLU                ReLU
     9   'CriticOutput'         Fully Connected     1 fully connected layer
    10   'RepresentationLoss'   Regression Output   mean-squared-error 

 >> criticNet.Connections
ans =
  9×2 table
           Source                Destination      
    ____________________    ______________________
    {'State'           }    {'CriticStateFC1'    }
    {'CriticStateFC1'  }    {'CriticRelu1'       }
    {'CriticRelu1'     }    {'CriticStateFC2'    }
    {'CriticStateFC2'  }    {'add/in1'           }
    {'Action'          }    {'CriticActionFC1'   }
    {'CriticActionFC1' }    {'add/in2'           }
    {'add'             }    {'CriticCommonRelu'  }
    {'CriticCommonRelu'}    {'CriticOutput'      }
    {'CriticOutput'    }    {'RepresentationLoss'}

上述信息不直观，在 deepNetworkDesigner中打开如下所示：

deepNetworkDesigner(criticNet)

在这张图上终于看到了全景。 

 根据右侧的Propeties可以清楚看到params与网络的对应关系，如下所示：

 可以得到：

params{1}为CriticStateFC1的W；

params{2}为CriticStateFC1的b；

params{3}为CriticStateFC2的W；

params{4}为CriticStateFC2的b；

params{5}为CriticActionFC1的W；

params{6}为CriticActionFC1的b；

params{7}为CriticOutput的W；

params{8}为CriticOutput的b；

最后

以上就是尊敬棉花糖为你收集整理的【MATLAB强化学习工具箱】学习笔记--actor网络和critic网络的结果放在哪里？actorcritic的全部内容，希望文章能够帮你解决【MATLAB强化学习工具箱】学习笔记--actor网络和critic网络的结果放在哪里？actorcritic所遇到的程序开发问题。

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