一、存在的問題 DQN是一個面向離散控制的算法,即輸出的動作是離散的。對應到Atari 游戲中,只需要幾個離散的鍵盤或手柄按鍵進行控制。 然而在實際中,控制問題則是連續的,高維的,比如一個具有6個 ...
DDPG DDPG介紹 ddpg輸出的不是行為的概率, 而是具體的行為, 用於連續動作 continuous action 的預測 公式推導 推導 代碼實現的gym的pendulum游戲,這個游戲是連續動作的 pendulum環境介紹 代碼實踐 ...
2019-01-10 19:36 0 901 推薦指數:
一、存在的問題 DQN是一個面向離散控制的算法,即輸出的動作是離散的。對應到Atari 游戲中,只需要幾個離散的鍵盤或手柄按鍵進行控制。 然而在實際中,控制問題則是連續的,高維的,比如一個具有6個 ...
PPO DPPO介紹 PPO實現 代碼DPPO ...
在圖像的深度學習中,為了豐富圖像訓練集,更好的提取圖像特征,泛化模型(防止模型過擬合),一般都會對數據圖像進行數據增強, 數據增強,常用的方式,就是旋轉圖像,剪切圖像,改變圖像色差,扭曲圖像特征,改變圖像尺寸大小,增強圖像噪音(一般使用高斯噪音,鹽椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...
作者:YeBobr 鏈接:https://www.zhihu.com/question/273665262/answer/388296862 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 最近在深度學習在語音增強中的應用最前沿的應該 ...
前面都是value based的方法,現在看一種直接預測動作的方法 Policy Based Policy Gradient 一個介紹 karpathy的博客 一個推導 下面的例子實現的 ...
本文首發於:行者AI Q學習(Q-Learning)算法是提出時間很早的一種異策略的時序差分學習方法;DQN 則是利用神經網絡對 Q-Learning 中的值函數進行近似,並針對實際問題作出改進的方法;而 DDPG 則可以視為 DQN 對連續型動作預測的一個擴展;本文將從定義對比 ...
Policy-Based methods 在上篇文章中介紹的Deep Q-Learning算法屬於基於價值(Value-Based)的方法,即估計最優的action-value function $ ...
轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 過去的一段時間在深度強化學習領域投入了不少精力,工作中也在應用DRL解決業務問題。子曰:溫故而知新,在進一步深入研究和應用DRL前,階段性的整理下相關知識點。本文集中在DRL的model-free方法 ...