原文: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 什么是DDPG算法 深度确定性策略梯度 Deep Deterministic Policy Gradi ...

2020-11-08 19:55 0 436 推荐指数:

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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 ...

Wed Sep 30 17:20:00 CST 2020 0 2554
强化学习入门笔记系列——DQN算法

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 DQN算法基本原理 ...

Wed Nov 04 07:48:00 CST 2020 0 387
强化学习入门笔记系列——策略梯度与PPO算法

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 策略梯度相关概念 ...

Fri Oct 30 07:41:00 CST 2020 0 860
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 ...

Sun Sep 30 07:45:00 CST 2018 0 1425
强化学习——入门

强化学习强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科,其内容涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学 等多学科知识,难度之大,门槛之高,导致其发展速度特别缓慢。 一种解释: 人的一生其实都是不断在强化学习,当你有个动作(action)在某个状态 ...

Thu Sep 12 19:37:00 CST 2019 1 467
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 ...

Thu Apr 21 06:13:00 CST 2022 1 745
 
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