DDPG是DQN的扩展版本,可以扩展到连续动作的控制空间。因此它在DQN的基础上增加了一层策略网络,用于输出动作值。DDPG需要一边学习Q网络,一边学习策略网路。 DDPG有4个网络,分别是 Actor当前网络、Actor目标网络、Critic当前网络、Critic目标网络。 Actor当前网络:负责策略网络参数θθ的迭代更新,负责根据当前状态SS选择当前...
DDPG是一种深度确定性的策略梯度算法,它是为了解决连续动作控制问题而提出的算法。以前学习的Q-learning算法、Sarsa算法以及DQN算法针对的动作空间都是离散的,DDPG就是对DQN算法的扩展,主要就是让DQN能够解决连续动作控制的问题而提出的。从Q-learning到DQN,只是将状态动作的评估函数从离散空间用神经网络映射到了连续空...
以下为DDPG算法伪代码形式: 四、案例分析 倒立摆问题 Pendulum-v0$~~~$ 倒立摆问题是控制文献中的经典问题,如下图所示。 在这个版本的问题中,钟摆以随机位置开始,目标是将其向上摆动,使其保持直立,是一个连续控制问题。其状态及动作空间如下表所示,初始状态从$-\pi$和$\pi$的随机角度,以及-1和1之间的随机...
https://github.com/ray-project/ray A high-performance distributed execution engine Ray is a ...
深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF Policy Gradient, DPG)方法进行改造,提出的一种基于行动者-评论家(Actor-Critic,AC)框架的算法,该算法可用于解决连续动作空间上的DRL 问题。 随机性策略和确定性策略...传统的DQN只适用于离散动作控制,而DDPG和NAF是深度强化学习在连续动作控制上的拓展。一、存在的问题DQN是...
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,评论家根据分数(观众反应...
标签: 强化学习 AITrust 关注CV 和 NLP 领域的有趣应用和前沿研究,不断在给自己挖坑和填坑之中,希望记录下一丢丢心得帮到一些踩坑的人!我的理念是:有用很重要,但好玩更重要!!! 15 订阅56 文章 Ray906 订阅 A CVPR 2021 会议已结束 (UTC+8) 2021/06/19 - 2021/06/26 会议地点:线上 官方网站...
一,算法方面,不同奖励加存在连续动作空间不适合用qmix,所以首先试试maddpg。二,代码方面,智能体是异构的,考虑同类智能体parameter sharing,不同类智能体相互独立,所以现有代码框架不适用,得魔改。三,训练方面,两套智能体参数,如果把ddpg换成sac或td3需要训练的参数就更多了,一来训练时间必然非常久,二来智能体之间...