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是OpenAI spinning up下的第四个算法,翻译为“深度确定性策略梯度”。它是离轨策略(off-policy)算法,且只能在连续的动作空间中使用。DDPG是一种结合了Actor-Critic结构与深度神经网络的连续动作空间下的强化学习算法。在自动驾驶中,它可以用来解决复杂的控制问题,比如自动泊车或者高速公路跟车。由于DDPG能够在高维输...
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...
ddpg算法DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种深度强化学习算法,用于解决连续动作空间的问题。它是基于DQN(Deep Q-Network)和DPG(Deterministic Policy Gradient)的结合,并引入了经验回放和目标网络来提高稳定性和收敛性。 DDPG算法的核心思想是通过建立一个动作值函数(Critic)和一个确定性策略(Actor)来学习...
3 DDPG 算法流程 输入:Actor当前网络 、Actor目标网络、Critic当前网络、Critic目标网络,参数分别为 ,衰减因子 ,软更新系数 ,批量梯度下降的样本数 ,目标Q网络参数更新频率 ,最大迭代次数 ,随机噪声函数 输出:最优Actor当前网络参数 ,Critic当前网络参数
DDPG算法 我们现在整理: Critic Critic网络的作用是预估Q,虽然它还叫Critic,但和AC中的Critic不一样,这里预估的是Q不是V; 注意Critic的输入有两个:动作和状态,需要一起输入到Critic中; Critic网络的loss其还是和AC一样,用的是TD-error。这里就不详细说明了,我详细大家学习了那么久,也知道为什么了。
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。
4. DDPG算法流程 这里我们总结下DDPG的算法流程 输入:Actor当前网络,Actor目标网络,Critic当前网络,Critic目标网络,参数分别为𝜃,𝜃′,𝑤,𝑤′θ,θ′,w,w′,衰减因子𝛾γ, 软更新系数𝜏τ,批量梯度下降的样本数𝑚m,目标Q网络参数更新频率𝐶C。最大迭代次数𝑇T。随机噪音函数\mathcal{N} ...
机器人控制任务涉及到复杂的决策和精确的动作控制,因此DDPG算法在机器人控制中的应用具有广阔的前景。 一、DDPG算法简介 DDPG算法是一种深度强化学习算法,它结合了深度神经网络和确定性策略梯度学习方法。DDPG算法的特点是可以解决高维度、连续控制空间的强化学习问题。DDPG算法利用策略评估和策略改进来学习确定性策略。在...