本文是自己对DDPG算法详解,也记录了一些调参过程。 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...
DDPG借鉴了DPG(Deterministic Policy Gradient)的思想,后者通过直接优化行动而不是概率分布来简化学习过程,并且避免了在高维动作空间内进行昂贵的积分运算。此外,DDPG还吸收了DQN中的经验回放和软更新目标网络的技术,以确保更稳定的性能。 DDPG的核心构成 (1)Actor-Critic 架构 DDPG采用了强化学习中经典的Actor-Critic结...
DDPG算法,即深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient),是Actor-Critic框架下的一种在线式深度强化学习算法。该算法结合了确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient,DPG)算法和DQN(Deep Q-Network)的相关技术,如经验回放和目标网络,主要用于求解连续动作空间上的深度强化学习问题。 DDPG算法的特点在于...
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...
当我复现强化学习算法 DDPG 时,我发现论文中缺少必要的实现细节,例如:Gamma、噪声方差、最大训练步数等参数的取值。此外,在我调整参数,成功完成某次训练后,当我对随机种子进行修改,发现训练时长有很大变化,甚至有时候无法完成训练。更别提把在某个任务上 work 的代
DDPG算法流程图如下 二、DDPG算法实现结果 实验环境:OpenAI Gym工具包中的MuIoCo环境,用了其中四个连续控制任务,包括Ant,HalfCheetah,Walker2d,Hopper 每次训练 均运行1000000步,并每取5000步作为一个训练阶段,每个训练阶段结束,对所学策略进行测试评估 与环境交互十个情节并取平均返回值 ...
强化学习从基础到进阶–案例与实践[7]:深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 1. 离散动作与连续动作的区别 离散动作与连续动作是相对的概念,一个是可数的,一个是不可数的。 如图 7.1 所示,离散动作和连续动作有几个例子。在CartPole环境中,可以有向左推小车、向右推小车两个动作。在...
DDPG算法有什么特点? 深度确定性策略梯度,顾名思义,首先是利用了神经网络来逼近Q函数,其次它是一个确定性策略,也就是对于任意状态,输出当前最佳的动作,这里是一个确定的动作,而不是一个包含概率分布的动作集。最后它是引入了策略梯度的方法来执行动作选择。
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算法主要由两个部分组成:Actor和Critic。Actor负责根据当前状态选择最优动作,而Critic则负责估计状态值函数。在训练过程中,DDPG使用一个目标网络来稳定训练过程,避免过...
ddpg算法使用软更新以保证训练更加稳定。 二.输出动作 2.1连续型动作 一定的动作空间内,当前时间步与下一时间步的动作取值具有相关性。汽车的方向盘角度,油门,刹车等控制信号就属于连续动作。 2.2离散型动作 一定的动作空间内,动作可选值处于离散动作变量域,比如围棋的落子点。