强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)
在强化学习(十五) A3C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 ...
原文：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 v 环境，可以采取四种离散动作 连续动作如Pendulum v 环境，动作是向左或向右转，用力矩衡量，范围为 , 的连续空间。 对于连续的动作控制空间，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，更无法取其中最大的Q值。 ...
2022-03-30 14:19 0 1083 推荐指数：
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