而Crite就是用来评判采取不同的action最终可以获得多少分,从而使得机器人可以获得更高的分数。 众所周知,在DQN算法中Q值会被过高估计,而DDPG起源于DQN不可避免也会存在这样的情况。为解决这一问题,提出了double DQN算法。在TD3中,也仿照这一思路,采用了两套网络估算Q值,选择其中较小的一个作为更新的目标,如下图:...
Language:All Bipedal Walker using DQN reinforcement-learninggym-environmentbipedalwalker-v3deepqnetwork UpdatedJun 26, 2024 Python imsrinin/BipedalWalker-v3-TD3_RL Star0 Code Issues Pull requests Teaching an bipedal bot how to walk using a TD3 algorithm (variant of Reinforcement Learning - Actor &...
众所周知,在DQN算法中Q值会被过高估计,而DDPG起源于DQN不可避免也会存在这样的情况。为解决这一问题,提出了double DQN算法。在TD3中,也仿照这一思路,采用了两套网络估算Q值,选择其中较小的一个作为更新的目标,如下图: 可见,我们采用两个Critic网络评判A值,选择其中较小的一个,从而避免了Critic评估值过高。