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 ...
原文：DDPG算法
关键词 离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。 在 CartPole 环境中，可以有向左推小车 向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中，小乌龟可以有上下左右四个动作。在 Atari 的 Pong 游戏中，游戏有 个按键的动作可以输出。 但在实际情况中，经常会遇到连续动作空间的情况，也就是输出的动作是不可数的。比如说推小车力的大小 选择下一时刻方向盘的转动角度 ...
2020-11-08 19:17 0 618 推荐指数：
相关推荐
强化学习入门笔记系列——DDPG算法
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 ...
【算法总结】强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）
总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。 1. value-based 基于价值的算法 基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可 ...
用Keras 和 DDPG play TORCS（1）
用Keras 和 DDPG play TORCS（环境配置篇） 原作者Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS 配置gym-torcs，参考 由于使用的环境是ubuntu 14.04 desktop ...
深度增强学习--DDPG
DDPG DDPG介绍2 ddpg输出的不是行为的概率, 而是具体的行为, 用于连续动作 (continuous action) 的预测 公式推导 推导 代码实现的gym的pendulum游戏，这个游戏是连续动作的 pendulum环境介绍 代码实践 ...
深度确定性策略梯度（DDPG）
，Q-learning与DQN等算法是无法处理的。我们无法用这些算法穷举出所有action的Q值，更无 ...
强化学习--DDPG---tensorflow实现
/1509.02971.pdf Deep_Deterministic_Policy_Gradient DDPG与AC的区 ...
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个关节的机械臂，每个关节的角度输出是连续值，假设范围是0°~360°，归一化后为（-1，1 ...