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...
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...
强化学习 DDPG 的实现(3) 如何训练 actor 和 critic #强化学习 #DDPG算法 - zidea于20240701发布在抖音,已经收获了1.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这可能涉及将Transformer编码器与DDPG的Actor和Critic网络相结合,以改进策略和价值函数的估计。分布式DDPG:...
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-...
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...