Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。 本文首先通过简介 DQN 和...
探索时间占比和最终ε共同决定了 DQN 探索和利用的平衡。ε-greedy 策略在训练开始的时候,随机选择 action 的概率ε=1,探索力度最大;随着训练进行ε逐渐线性下降直至达到最终 epsilon 保持恒定,之后 DQN 的训练将以利用为主而只保留少量探索。因此,最终ε取值在区间 [0,1] 内靠近 0 的一端。探索时间占比指的...
因此,DDPG 在继承了 DQN 的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN 的算法结构图,不难发现:DDPG 在 DQN 的基础上增加了一个Policy 网络及其 Policy_target 网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作 action 。剩下的思路和 DQN 几乎一样。 不同之处在于,最后的 loss 函数虽然仍是求两...
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DPG中,将DPG中的Q函数用一个神经网络预测,但是其中使用了off-polic...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN则是利用神经网络对Q-Learning中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而DDPG则可以视为DQN对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析DQN和DDPG,更好地理解二者的算法区别与联系。
简介:DQN、A3C、DDPG、IQN…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型 1.7DPPO 原则上,强化学习范式允许直接从简单的奖励信号中学习复杂的行为。然而,在实践中,通常要专门地设计奖励函数,以鼓励一个特定的解决方案,或从示范数据中推导得出方案。本文探讨了丰富的环境如何能帮助促进复杂行为的学习。DPPO(Distributed ...
简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。 DDPG包括如下特点: actor和critic分别由训练网络和目标网络构成,相当于总共含有4个网络,目的是增强学习过程的稳定性; 引入experience buffer的机制,用于存储agent与环境交互的数据(s_t,a_t,r_t,s_t+1)。experience buffer的容量置为某...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。
深度学习与强化学习的两大联姻:DQN与DDPG的对比分析 本文首发于:行者AI Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN...
我们知道DQN用magic函数,也就是神经网络解决了Qlearning不能解决的连续状态空间问题。那我们同样的DDPG就是用magic解决DQN不能解决的连续控制型问题就好了。 也就是说,用一个magic函数,直接替代maxQ(s',a')的功能。也就是说,我们期待我们输入状态s,magic函数返回我们动作action的取值,这个取值能够让q值最大。这个就...