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DPG中,将DPG中的Q函数用...
在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG)。 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2...
DDPG强化学习算法全称Deep Deterministic Policy Gradient,本质上是AC框架的一种强化学习算法,结合了基于policy的policy Gradient和基于action value的DQN,可以通过off-policy的方法,单步更新policy,预测出确定性策略,进而实现total reward最大化。 在DDPG出现之前,在强化学习领域遇到连续动作的问题,一般会将连续动作离散化,...
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...
然而,传统的强化学习方法在处理高维状态和连续动作空间时面临巨大挑战。DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法的出现,为这一难题提供了有效的解决方案。 DDPG算法概述 DDPG算法由Timothy P. Lillicrap和Jonathan J. Hunt在2016年提出,它结合了深度神经网络和确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient, DPG)算法...
强化深度学习task06连续动作空间和DDPG 一、连续动作和离散动作连续动作:动作是连续的浮点数比如速度、推力、角度、电压等离散动作:动作是离散值,比如上下左右等。 求解方法:离散动作:softmax映射连续动作:tanh连续映射二、DDPG是DQN的扩展版,可扩展至连续空间actor-critic结构演员输出动作,并根据评论家的评判修改动作策略...
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...
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...
强化学习(7):深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG) 本文主要讲解有关 DDPG 算法的有关内容。 一、DDPG 算法 DDPG 是 Deep Deterministic Policy Gradient 的缩写,其中深度 (Deep) 代表 DQN;确定性(Deterministic)是指不再先生成各个动作的概率然后再选择概率最高的动作,而是直接输出一个确定...
本文全面概述了强化学习及其核心概念，并深入探讨了Q-Learning算法、SARSA、DQN以及DDPG算法。强化学习，一种机器学习方法，通过智能体在每个时间步接收延迟奖励来评估先前动作的优劣。这一方法在雅达利、马里奥等游戏中表现出色，甚至超越人类水平。随着与神经网络的深度融合，强化学习已能应对更为复杂的挑战，例如钟摆问题...