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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
無人機輔助移動邊緣計算的計算卸載優化:一種深度確定性策略梯度方法(6)——代碼實現 參考連接: [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted ...
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 ...
/1509.02971.pdf Deep_Deterministic_Policy_Gradient DDPG與AC的區 ...
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 ...