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 网络结构优化 注明:非原创,...
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-Criti...
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上加入一些噪音产生一定的随机性,有利于对整个动作空间的探索:At=π(St,θ)+NtAt=π(St,θ)+Nt其中NtNt代表一个随机过程。Critic部分用来计算并更新action value ^q(s,a,w...
DDPG 相对于 DPG 的核心改进是引入了 Deep Learning,采用深度神经网络作为 DPG 中的Policy策略函数 \mu 和Q 函数的模拟,即 Actor 网络和 Critic 网络;然后使用深度学习的方法来训练上述神经网络。DDPG与DPG的关系类似于 DQN 与 Q-learning 的关系。 DDPG算法中有2个网络:「Actor 网络」与「Critic 网络」: ① ...
DDPG Actor-Critic 涉及到了两个神经网络,而且每次都是在连续状态中更新参数,每次参数更新前后都存在相关性,导致神经网络只能片面的看待问题,甚至导致神经网络学不到东西。为了解决这个问题,和之前我们讲到的DQN类似,Google DeepMind引入经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,提出了Deep Deterministic Polic...
而且在强化学习领域最受欢迎的A3C算法,DDPG算法,PPO算法等都是AC框架。我们这一讲便总结下AC算法的发展并介绍目前最受关注的A3C算法和PPO算法。 本讲的内容包括: 1.1 策略梯度的直观解释 1.2 Actor-Critic框...【深度强化学习】A3C 上一篇对Actor-Critic算法的学习,了解Actor-Critic的流程,但由于普通的Actor-...
Deterministic 改变了输出动作的过程, 只在连续动作上输出一个动作值。 (3)DDPG神经网络跟AC类似,DDPG神经网络也可以划分为基于策略Policy的... Gradient (3)DDPG神经网络3、A3C概述 (1)平行训练 (2)多核训练 1、ActorCritic概述ActorCritic是强化学习中的一种结合体, 它合并了 以值为基础 (比如Q ...
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 ...
强化学习 DDPG 的实现(2)actor和 critic network 的 #强化学习 #DDPG算法 - zidea于20240701发布在抖音,已经收获了8835个喜欢,来抖音,记录美好生活!