鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 論文筆記:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758,https://zhuanlan.zhihu.co ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布 ABSTRACT SAC是用於連續動作設置的最先進的RL算法,不適用於離散動作設置。但是,許多重要的設置都涉及離散動作,因此,在這里我們導出了適用於離散動作設置的SAC算法的替代版本。然后,我們證明了,即使沒有任何超參數調整,它在Atari套件中精選的游戲中也可以與調整后的無模型最新技術相媲美。 Introduction RL近年來取得了 ...
2020-11-14 15:31 0 504 推薦指數:
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 論文筆記:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758,https://zhuanlan.zhihu.co ...
我們討論策略(Policy Based)和價值(Value Based)相結合的方法:Actor-Criti ...
這篇文章: https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80774384 可以好好溫習,包括代碼,基本看懂了。 ...
目錄 Policy-based框架的缺點 Valued-based框架的缺點 Actor-Critic結合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q網絡和V網絡的定義 A2C (Advantage Actor-Critic ...
一文讀懂 深度強化學習算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 對於 A3C 算法感覺自己總是一知半解,現將其梳理一下,記錄在此,也給想學習的小伙伴一個參考。 想要認識清楚這個算法,需要對 DRL 的算法 ...
Github:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 論文Blog:Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments - 窮酸秀才大艹包 ...
MADDPG原文鏈接 OpenAI blog DDPG鏈接 目錄 一、摘要 二、效果展示 三、方法細節 問題分析 具體方法 偽代碼 ...
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 $q_*(s,a)$,再從$q_*(s,a)$中導出最優的策略$\pi_*$(e.g. ...