DDPG算法是一个很好的选择，因为它能够有效地处理连续的动作空间，这是这个环境的一个关键方面。该算法的设计允许有效地利用多个代理收集的并行经验，从而实现更快的学习和更好的收敛。就像上面介绍的Reacher 可以同时运行20个代理，所以我们可以使用这20个代理进行分享经验，集体学习，提高学习速度。完成了算法，下面我们...
在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络...
在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络...
在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络...
Reacher 使用 Unity ML-Agents 工具包构建,我们的代理可以控制双关节机械臂。 目标是引导手臂朝向目标位置并尽可能长时间地保持其在目标区域内的位置。 该环境具有 20 个同步代理,每个代理独立运行,这有助于在训练期间有效地收集经验。 状态和动作空间 了解状态和动作空间对于设计有效的强化学习算法至关重要。 在 Rea...
机械臂:Reacher模拟了一个双关节机械臂,包括一个固定基座和两个可动关节。开发者可以通过控制机械臂的两个关节来改变机械臂的姿态和位置。 目标点:在机械臂的运动范围内,Reacher提供了一个目标点,目标点的位置是随机生成的。开发者的任务是控制机械臂,使得机械臂的末端能够接触到目标点。
通过使用Critic网络估计q函数,使用Actor网络确定最优行为,DDPG算法有效地融合了策略梯度方法和DQN的优点。这种混合方法允许代理在连续控制环境中有效地学习。 importrandomfromcollectionsimportdequeimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromactor_criticimportActor, CriticclassReplayBuffer:def__init__(self, buffer...
Reacher 使用 Unity ML-Agents 工具包构建,我们的代理可以控制双关节机械臂。目标是引导手臂朝向目标位置并尽可能长时间地保持其在目标区域内的位置。该环境具有 20 个同步代理,每个代理独立运行,这有助于在训练期间有效地收集经验。 状态和动作空间 了解状态和动作空间对于设计有效的强化学习算法至关重要。在 Reacher...
透過使用Critic網路估計q函式,使用Actor網路確定最優行為,DDPG演算法有效地融合了策略梯度方法和DQN的優點。這種混合方法允許代理在連續控制環境中有效地學習。 import random from collections import deque import torch import torch.nn as nn import numpy as np ...
Reacher 使用 Unity ML-Agents 工具包构建,我们的代理可以控制双关节机械臂。目标是引导手臂朝向目标位置并尽可能长时间地保持其在目标区域内的位置。该环境具有 20 个同步代理,每个代理独立运行,这有助于在训练期间有效地收集经验。 状态和动作空间 了解状态和动作空间对于设计有效的强化学习算法至关重要。在 Reacher...