2. 8 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 2.9 TD3 1. 引言1.1 强化学习发展过程中的经典模型 强化学习的发展过程中有很多经典的模型,以下是一些重要的模型: MDP:马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是强化学习的基本框架。在强化学习中,智能体的目标是学习一个策略(一种从状态到动作的映射),...
要使用 PyTorch 计算此值,我们可以做的是计算下面的伪损失,然后使用.backward()获取上面的梯度(注意我们刚刚删除了梯度项): 这通常被称为损失,但它并不是真正的损失,因为它不依赖于模型的性能。 它只是对于获取策略梯度有用。 def calculate_loss(epoch_log_probability_actions: torch.Tensor, epoch_action_rewards...
进行梯度上升,让R越来越大: 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...
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 ...
强化学习之Policy Gradient及代码是实现 导读 强化学习的目标是学习到一个策略 来最大化期望回报,一种直接的方法就是在策略空间直接搜出最佳的策略,称为搜索策略。策略搜索的本质是一个优化问题,可以分为基于梯度的优化和无梯度优化。策略搜索与基于价值函数的方法相比,策略搜索不需要值函数,可以直接优化策略。参数化...
[pytorch 强化学习] 01 认识环境(environment,gym.Env)以及 CartPole-v0/v1 环境 18:04 [pytorch 强化学习] 02 将 env rendering 保存为 mp4/gif(以 CartPole 为例,mode='rgb_array') 16:25 [pytorch 强化学习] 03 动手写迷宫环境(maze env)状态及动作策略初步(及动画保存) 26:29 [pytorch 强化学习] ...
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 Exploration Noise Target network Soft Target Updates for...
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 \[\theta \leftarrow \theta+\eta \nabla \bar{R_\theta} \\\nabla \bar{R_\theta}=\frac{1}...