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 ...
原文：DDPG算法
關鍵詞 離散動作與連續動作是相對的概念，一個是可數的，一個是不可數的。 在 CartPole 環境中，可以有向左推小車 向右推小車兩個動作。在 Frozen Lake 環境中，小烏龜可以有上下左右四個動作。在 Atari 的 Pong 游戲中，游戲有 個按鍵的動作可以輸出。 但在實際情況中，經常會遇到連續動作空間的情況，也就是輸出的動作是不可數的。比如說推小車力的大小 選擇下一時刻方向盤的轉動角度 ...
2020-11-08 19:17 0 618 推薦指數：
相關推薦
強化學習入門筆記系列——DDPG算法
本系列是針對於DataWhale學習小組的筆記，從一個對統計學和機器學習理論基礎薄弱的初學者角度出發，在小組學習資料的基礎上，由淺入深地對知識進行總結和整理，今后有了新的理解可能還會不斷完善。由於水平實在有限，不免產生謬誤，歡迎讀者多多批評指正。如需要轉載請與博主聯系，謝謝 DDPG算法基本概念 ...
【算法總結】強化學習部分基礎算法總結（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）
總結回顧一下近期學習的RL算法，並給部分實現算法整理了流程圖、貼了代碼。 1. value-based 基於價值的算法 基於價值算法是通過對agent所屬的environment的狀態或者狀態動作對進行評分。對於已經訓練好的模型，agent只需要根據價值函數對當前狀態選擇評分最高的動作即可 ...
用Keras 和 DDPG play TORCS（1）
用Keras 和 DDPG play TORCS（環境配置篇） 原作者Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS 配置gym-torcs，參考 由於使用的環境是ubuntu 14.04 desktop ...
深度增強學習--DDPG
DDPG DDPG介紹2 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 ...
深度確定性策略梯度（DDPG）
，Q-learning與DQN等算法是無法處理的。我們無法用這些算法窮舉出所有action的Q值，更無 ...
強化學習--DDPG---tensorflow實現
/1509.02971.pdf Deep_Deterministic_Policy_Gradient DDPG與AC的區 ...
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個關節的機械臂，每個關節的角度輸出是連續值，假設范圍是0°~360°，歸一化后為（-1，1 ...