原文:強化學習(十六) 深度確定性策略梯度(DDPG)

在強化學習 十五 A C中,我們討論了使用多線程的方法來解決Actor Critic難收斂的問題,今天我們不使用多線程,而是使用和DDQN類似的方法:即經驗回放和雙網絡的方法來改進Actor Critic難收斂的問題,這個算法就是是深度確定性策略梯度 Deep Deterministic Policy Gradient,以下簡稱DDPG 。 本篇主要參考了DDPG的論文和ICML 的deep R ...

2019-02-01 19:42 122 24125 推薦指數:

查看詳情

深度確定性策略梯度DDPG

本文首發於行者AI 離散動作與連續動作 ​ 離散動作與連續動作是相對的概念,前者可數,后者不可數。離散動作如LunarLander-v2環境,可以采取四種離散動作;連續動作如Pendulum-v1 ...

Wed Mar 30 22:19:00 CST 2022 0 1083
強化學習(九):策略梯度

Policy Gradient Methods 之前學過的強化學習幾乎都是所謂的‘行動-價值’方法,也就是說這些方法先是學習每個行動在特定狀態下的價值,之后在每個狀態,根據當每個動作的估計價值進行選擇。這種方法可看成是一種‘間接’的方法,因為強化學習的目標是如何決策,這些方法把每個動作的價值 ...

Mon Aug 13 08:10:00 CST 2018 0 1981
深度強化學習——連續動作控制DDPG、NAF

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 ...

Sun Sep 30 07:45:00 CST 2018 0 1425
強化學習(五)—— 策略梯度及reinforce算法

1 概述   在該系列上一篇中介紹的基於價值的深度強化學習方法有它自身的缺點,主要有以下三點:   1)基於價值的強化學習無法很好的處理連續空間的動作問題,或者時高維度的離散動作空間,因為通過價值更新策略時是需要對每個動作下的價值函數的大小進行比較的,因此在高維或連續的動作空間下是很難 ...

Thu Feb 21 00:23:00 CST 2019 0 996
強化學習算法總結-DDPG

DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定義和應用場景 PG ...

Wed Sep 30 17:20:00 CST 2020 0 2554
強化學習_PolicyGradient(策略梯度)_代碼解析

使用策略梯度解決離散action space問題。 一、導入包,定義hyper parameter 二、PolicyGradient Agent的構造函數: 1、設置問題的狀態空間維度,動作空間維度; 2、序列采樣的存儲結構; 3、調用創建用於策略函數近似的神經網絡 ...

Mon May 27 00:37:00 CST 2019 0 758
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM