DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定义和应用场景 PG ...
完整代码:https: github.com zle Reinforcement Learning Game 论文 Continuous control with deep reinforcement learning https: arxiv.org pdf . .pdf Deep Deterministic Policy Gradient DDPG与AC的区别: AC: Actor: 利用td ...
2019-01-09 22:41 0 1977 推荐指数:
DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定义和应用场景 PG ...
一、存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的。对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个 ...
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 DDPG算法基本概念 ...
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源,以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法:经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI ...
完整代码:https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game Policy Gradient 可以直接预测出动作,也可以预测连续动 ...
本文是对Tensorflow官方教程的个人(tomqianmaple@outlook.com)中文翻译,供大家学习参考。 官方教程链接 tf的扬帆起航Getting Started With TensorFlow 张量Tensors tf核心教程TensorFlow ...
本文首发于:行者AI Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比 ...
Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法,即估计最优的action-value function $ ...