原文:強化學習 IMPALA算法

論文:https: arxiv.org pdf . .pdf 參考:https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p 以下是論文的選擇性 個人向 翻譯QAQ 摘要: 在這篇論文中,我們致力於解決使用單強化學習智能體和一組參數來解決多任務問題。LMPALA Importance Weighted Actor Learner Archite ...

2021-04-01 14:41 0 631 推薦指數:

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強化學習算法分類

強化學習——強化學習算法分類 from: https://www.jianshu.com/p/a04a8c7bee98 上一篇文章回顧了強化學習的核心概念,這里繼續通過Open AI 的Spinning Up 項目總結強化學習(RL)的算法,通過分類和對比的方法 ...

Tue Apr 07 22:17:00 CST 2020 0 6162
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-Q-Learning算法

1. 前言 Q-Learning算法也是時序差分算法的一種,和我們前面介紹的SARAS不同的是,SARSA算法遵從了交互序列,根據當前的真實行動進行價值估計;Q-Learning算法沒有遵循交互序列,而是在當前時刻選擇了使價值最大的行動。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...

Sat Mar 09 19:28:00 CST 2019 0 1768
強化學習算法Policy Gradient

1 算法的優缺點  1.1 優點   在DQN算法中,神經網絡輸出的是動作的q值,這對於一個agent擁有少數的離散的動作還是可以的。但是如果某個agent的動作是連續的,這無疑對DQN算法是一個巨大的挑戰,為了解決這個問題,前輩們將基於值的方法改成了基於策略的方法,即輸出動作的概率 ...

Wed Apr 17 21:03:00 CST 2019 0 519
強化學習】DQN 算法改進

DQN 算法改進 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一種基於 DQN 的改進算法。主要突破點:利用模型結構將值函數表示成更加細致的形式,這使得模型能夠擁有更好的表現。下面給出公式,並定義一個新的變量: \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...

Fri Dec 13 21:09:00 CST 2019 0 504
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
強化學習及其常見算法介紹

強化學習算法 scsn_dango 目錄 RL 定義 RL基本元素 RL與其他機器學習的關系 基於值的算法 Q-learning 基於策略的算法 Policy Gradient ...

Fri Jan 25 23:50:00 CST 2019 0 6953
強化學習——Q-learning算法

假設有這樣的房間 如果將房間表示成點,然后用房間之間的連通關系表示成線,如下圖所示: ...

Wed Jun 26 17:27:00 CST 2019 1 3283
 
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