至于网络深度,千万不要认为越深越好,虽然深层网络的表征能力更强,但训练难度非常高,更适合有监督训练。DRL 算法由于数据效率低下又缺乏直接监督信号,并不擅长以 end-to-end 的方式训练过深的网络,如果还同时采用了 RNN 结构,那就是相当不擅长了。除非你有 DeepMind 或 OpenAI 那样的硬件资源,否则还是现实点好。...
作者对同步和异步更新都进行了实验,发现平均梯度和同步应用梯度在实践中会带来更好的结果。为了方便使用批量更新的RNN,同时也支持可变长度的episodes,遵循一个策略,使用截断的反向传播,通过时间的长度为K的窗口。因此,可以使用K-step returns来估计优势,即在相同的K-step窗口上将return相加,并在K-step之后从值函数中引...
作者对同步和异步更新都进行了实验,发现平均梯度和同步应用梯度在实践中会带来更好的结果。为了方便使用批量更新的RNN,同时也支持可变长度的episodes,遵循一个策略,使用截断的反向传播,通过时间的长度为K的窗口。因此,可以使用K-step returns来估计优势,即在相同的K-step窗口上将return相加,并在K-step之后从值函数中引...
端到端自动驾驶指的是从传感器输入直接映射到车辆控制输出的过程,它试图用单一模型替代传统多模块架构中的感知、预测和规划等步骤。近年来,随着深度学习的发展,特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体如长短时记忆网络(LSTM),以及强化学习(RL)的进步,使得构建更加智能且高效的端到端系统成为可能。端到...
DPPO算法的伪代码在Algorithm 2和Algorithm 3中提供。W为worker数量,D为worker的数量设定了一个阈值,其梯度必须可用于更新参数。M、B是给定一批数据点的策略和基线更新的子迭代的数量。T是在计算参数更新之前每个worker收集的数据点的数量。K是计算K-step返回和截断反推的时间步数(对于RNNs)。
常用的神经网络模型卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它包括卷积层(Convolutional layer)和池化层(pooling layer)。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络,这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM(Long Shor ...
结合离线强化学习的DDPG：利用离线数据集（即事先收集的经验）来预训练DDPG策略，然后在线微调以适应新任务...
ＳＴＭ和非对称ａｃｔｏｒ ｃｒｉｔｉｃ网络的改进ＤＤＰＧ算法。该算法在ａｃｔｏｒ ｃｒｉｔｉｃ网络结构中引入ＬＳＴＭ结构，通过记忆推理来学习部分可观测马尔可夫状态中的隐藏状态，同时在ａｃｔｏｒ网络只使用ＲＧＢ图像作为部分可观测输入的情况下，ｃｒｉｔｉｃ网络利用仿真环 境的完全状态进行训练构成非对称网络，...
Actor-Critic框架下一种基于改进DDPG的多智能体强化学习算法 多智能体RNNDDPGActor-Critic现实世界的人工智能应用通常需要多个agent协同工作,人工agent之间有效的沟通和协调是迈向通用人工智能不可或缺的一步.以自主开发的警员训练... 陈亮,梁宸,张景异,... - 《控制与决策》 被引量: 0发表: 2021年 改进型DDPG...
In BiC-DDPG three mechanisms were designed based on our insights against the challenge: we used a centralized training and decentralized execution architecture to ensure Markov property and thus ensure the convergence of the algorithm, then we used bi-directional rnn structures to achieve information ...