深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
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...
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...
DDPG算法中有2个网络:「Actor 网络」与「Critic 网络」: ① 对于状态 s,基于Actor网络获取动作action a(这里的 a 是一个向量) ②将 a 输入Critic 网络,得到 Q 值(输出),目标函数就是极大化 Q 值 具体的「Actor 网络」和「Critic 网络」更新有一差异,DDPG论文中算法流程如下图所示: ...
适用于连续动作空间的强化学习算法通常被称为Actor-Critic算法。以下是一些主要的适用于连续动作空间的强化学习算法: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): DDPG是一种基于Actor-Critic框架的算法,它结合了确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient)和深度神经网络来解决连续动作空间问题。
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...
Actor-Critic 是Q-learning 和 Policy Gradient 的结合。 为了导出 Actor-Critic 算法,必须先了解Policy Gradient 算法是如何一步步优化策略的。 如上图所示, 最简单的Policy Gradient 算法要优化的函数如下: $$L=\sum log \pi_{\theta}(s_{t},a_{t})v_{t}$$ ...