強化學習(十六) 深度確定性策略梯度(DDPG)
在強化學習(十五) A3C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 ...
原文：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 v 環境，可以采取四種離散動作 連續動作如Pendulum v 環境，動作是向左或向右轉，用力矩衡量，范圍為 , 的連續空間。 對於連續的動作控制空間，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，更無法取其中最大的Q值。 ...
2022-03-30 14:19 0 1083 推薦指數：
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