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 本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ，更好地理解二者的算法区别与联系。 本文首先通过简介 DQN 和 DDPG 涉及的常见概念 ...
2020-12-28 15:09 0 887 推荐指数：
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法 ...
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 ...
单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。 DQN： 参考： 算法思想： https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https ...
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 ...
/1509.02971.pdf Deep_Deterministic_Policy_Gradient DDPG与AC的区 ...
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 ...
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized ...
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文< ...
