MADDPG原文链接 OpenAI blog DDPG链接 目录 一 摘要 二 效果展示 三 方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 网络结构 四 实验结果 五 总结 附录 Proposition 一 摘要 文章探索了多智能体 multi agent 领域的强化学习方法。 由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定，本身具有不稳定性 non stationarity ，Q learnin ...
2018-08-06 13:15 9 6864 推荐指数：
Github：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 论文Blog：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments - 穷酸秀才大艹包 ...
Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Envir ...
目录 Policy-based框架的缺点 Valued-based框架的缺点 Actor-Critic结合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic ...
我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法：Actor-Criti ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ABSTRACT SAC是用于连续动作设置的最先进的RL算法，不适用于离散动作设置。但是，许多重要的设置都涉及离散动作， ...
这篇文章： https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80774384 可以好好温习，包括代码，基本看懂了。 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758，https://zhuanlan.zhihu.com/p/131625682 ICML 2018 Abstract 无模型的深度 ...
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法 ...
