深度确定性策略梯度（DDPG）
本文首发于行者AI 离散动作与连续动作 离散动作与连续动作是相对的概念，前者可数，后者不可数。离散动作如LunarLander-v2环境，可以采取四种离散动作；连续动作如Pendulum-v1 ...
原文：强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)
在强化学习 十五 A C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度 Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG 。 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 的deep R ...
2019-02-01 19:42 122 24125 推荐指数：
相关推荐
强化学习（九）：策略梯度
Policy Gradient Methods 之前学过的强化学习几乎都是所谓的‘行动－价值’方法，也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值，之后在每个状态，根据当每个动作的估计价值进行选择。这种方法可看成是一种‘间接’的方法，因为强化学习的目标是如何决策，这些方法把每个动作的价值 ...
深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF
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 ...
强化学习（五）—— 策略梯度及reinforce算法
1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点，主要有以下三点： 1）基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题，或者时高维度的离散动作空间，因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的，因此在高维或连续的动作空间下是很难 ...
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现 参考连接： [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted ...
强化学习算法总结-DDPG
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 ...
强化学习--DDPG---tensorflow实现
/1509.02971.pdf Deep_Deterministic_Policy_Gradient DDPG与AC的区 ...
强化学习_PolicyGradient（策略梯度）_代码解析
使用策略梯度解决离散action space问题。 一、导入包，定义hyper parameter 二、PolicyGradient Agent的构造函数： 1、设置问题的状态空间维度，动作空间维度； 2、序列采样的存储结构； 3、调用创建用于策略函数近似的神经网络 ...