1 Actor-Critic算法 1.1 Actor和Critic 1.2 Critic评估点 2 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法 2.1 随机策略和确定性策略 2.2 确定性策略梯度DPG 2.3 DDPG的原理 3 A3C算法(Asynchronous Advantage Actor-critic) 3.1 Critic评估点的优化——A2C算法(Advantage Actor-critic) 3.2 异步训练框架 3.3 网络结...
DDPG算法采用两个神经网络，Actor 和Critic。两个网络都包含两个隐藏层，每个隐藏层包含400个节点。隐藏层使用ReLU (Rectified Linear Unit)激活函数，而Actor网络的输出层使用tanh激活函数产生范围为-1到1的动作。Critic网络的输出层没有激活函数，因为它直接估计q函数。以下是网络的代码:import numpy as npimport ...
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...
当涉及到像Reacher问题这样的连续控制任务时,算法的选择对于实现最佳性能至关重要。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...
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...
连续控制的算法选择:DDPG 当涉及到像Reacher问题这样的连续控制任务时,算法的选择对于实现最佳性能至关重要。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...
在Actor-Critic算法中，Actor基于概率选择动作，Critic则通过评估动作的得分来优化策略。在DDPG算法中，基于确定性策略梯度DPG，算法简化了随机策略梯度的计算，通过优化Q值，提高了学习的稳定性和效率。而A3C算法则通过异步训练框架和网络结构的优化，显著提高了学习速度和模型的收敛性。总的来说，Actor-...
DDPG DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients)方法是一种基于Actor-Critic框架的方法,该方法适用于连续的动作空间,得到的策略是一个确定性策略(i.e., π(s)=aπ(s)=a)。DDPG具有较高的学习和训练效率,常被用于机械控制等方面。Actor部分用来计算并更新策略π(s,θ)π(s,θ),并且在训练过程中通过在动作...
DDPG算法 1. 初始化Actor当前网络QaQa的参数θθ,Actor目标网络Q′aQ′a的参数θ′θ′,Critic当前网络QcQc的参数ww,Critic目标网络Q′cQ′c的参数w′w′,空的经验回放的集合D 2. 对每一个episode: 3. 从s0s0开始,对episode中的每一步: A. 在Actor当前网络QaQa中输入状态ss,得到动作a=πθ(ϕ(s))...