深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay BufferActor-Critic neural networkExploration NoiseTarget networkSoft Target Updates for Tar...
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Exploration Noise Target network Soft Target Updates for...
Policy Gradient 的具体计算 离散动作下Policy Gradient 的计算 连续动作下Policy Gradient 的计算 Policy Gradient: 算法迭代 Policy Gradient 代码实战(Pytorch版本):求解Cart-Pole问题 网络结构部分的参考代码(这个不是完整代码,完整的在后面) Pytorch小笔记: PyTorch的Variable 评估动作价值 Policy Gradient完整代码参考...
代码语言:javascript 复制 来源:Deephub Imba本文约4300字,建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。
在pytorch实践中,我们无需手工梯度,只需要定义好损失函数即可: PS:这就是policy Gradient的技巧。这里留给读者一个思考题:既然我们已经知道pytorch无需手动求导,那为什么还要费力先求梯度,然后再还原回去呢? 该代码明显就是一个on-policy的方法,因为我们是:先收集数据,然后更新网络,再收集数据,再更新网络的方式。
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network ...
【导语】:在深度强化学习第四篇中,讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式,本文用PyTorch简单实现以下,并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 \[\theta \leftarrow \theta+\eta \nabla \bar{R_\theta} \\\nabla \bar{R_\theta}=\frac{1}...
深度强化学习(5) Policy Gradients (1)基于Berkeley CS285 的讲义介绍了 Policy Gradients 算法。 本文参考了一篇Blog, 以更加易懂的方式, 重新说一下 Policy Gradients, 并给出实现代码(PyTorch)。 Policy Gradients(PG) 是一个 On-Policy 的算法, 它可以学习 Stochastic Policies。(通常来说Stochastic Policies ...
【导语】:在深度强化学习第四篇中,讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式,本文用PyTorch简单实现以下,并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 θ←θ+η∇¯Rθ∇¯Rθ=1NN∑n=1Tn∑t=1R(τn)∇logpθ(ant|snt)θ←θ+η∇R...
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是...