DDPG--deep deterministic policy gradient DDPG是结合了DPG和DQN。 先看下DQN的流程: DQN流程图 在选择Q值最大的At+1时,用到了max,所以DQN不能解决连续控制问题。而DPG没有采用随机policy,而是采用的确定policy,不用寻找最大化操作,所以DDPG就将DQN中神经网络拟合Q函数的两个优化点用到
此外,DDPG从当前网络到目标网络的复制和我们之前讲到了DQN不一样。回想DQN,我们是直接把将当前Q网络的参数复制到目标Q网络,即$w'=w$, DDPG这里没有使用这种硬更新,而是使用了软更新,即每次参数只更新一点点,即:$$w' \gets \tau w+ (1-\tau)w'$$$\theta' \gets \tau \theta+ (1-\tau)\theta'$$...
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种用于连续动作空间的强化学习算法。它基于DQN(Deep Q-Network)算法,使用深度神经网络来逼近Q值函数和策略函数,从而实现连续动作的预测和优化。 DDPG算法的主要思路是:将Q值函数和策略函数分别用一个深度神经网络来逼近,并使用经验回放和目标网络等技术来优化训练过程。其中,Q...
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法是基于DQN(Deep Q-Network )和PG(Policy gradient)的混合算法,其Actor网络是确定性的策略网络,直接输出一个具体的动作,适用于连续动作空间的问题。 DDPG算法的网络结构和数据流动比较复杂,泛泛的解说不容易抓住要点,本文以算法的结构和流程为重点,做概括简要的说明,目的是理...
在这之前,业界普遍认为,环境模型无关(model-free)的确定性策略是不存在的,在2014年的DPG论文中,D.Silver等通过严密的数学推导,证明了DPG的存在, 其数学表示参见DDPG算法部分给出的公式 (3)。 然后将DPG算法融合进actor-critic框架,结合Q-learning或者Gradient Q-learning这些传统的Q函数学习方法,经过训练得到一个...
相对于DPG法,DDPG法的主要改进如下: (1) 采用深度神经网络:构建策略网络和价值网络,分别用来学习近似性策略函数μ(s,θ)μ(s,θ)和近似动作值函数Q(s,a,w)Q(s,a,w),并使用Adam训练网络模型; (2) 引入经验回放机制:Agent与环境进行交互时产生的经验转移样本具有时序相关性,通过...
深度确定性策略梯度算法(DDPG)是一种基于Actor-Critic架构的深度强化学习算法。它结合了策略梯度和值函数逼近的思想,使得智能体能够在连续动作空间中进行学习。DDPG算法的核心思想是使用一个经验回放缓冲区来存储历史经验,并从中随机抽取样本来进行训练。通过这种方式,DDPG能够稳定地训练并提高智能体的性能。DDPG算法主要由...
一:DDPG不收敛的潜在原因分析 先上DDPG的算法伪代码: (1)在编写Q(s, a)的过程中,错误的使用了layer.Add层而非layer.concatenate (keras版)或torch.cat (pytorch版) 会导致不收敛的critic代码如下: #程序清单1 1fromkeras.layersimportAdd2#如下代码定义了critic网络3def_build_critic(self, featureDim, action...
DDPG使用策略网络直接输出确定性动作 DDPG使用了Actor-Critic的架构 2 DDPG原理 DDPG有四个网络:分别是Actor当前网络、Actor目标网络、Critic当前网络、Critic目标网络 Critic当前网络、Critic目标网络 和DDQN的当前Q网络、目标Q网络的功能定位类似,但是DDPG有自己的Actor策略网络,因此不需要 ...
我们可以这样形象地理解DDPG。 我们之前讲DQN也说过,DQN的深度网络,就像用一张布去覆盖Qlearning中的Qtable。这也是DDPG中Critic的功能。 示意图: 当我们把某个state输入到DDPG的Actor中的时候,相当于在这块布上做沿着state所在的位置剪开,这个时候大家会看到这个边缘是一条曲线。