最近看了一些大佬的DDPG的实现(其实都是基于莫凡大佬的那个版本),结合我自己的毕设问题,发现只是用普通的全连接网络好像不太稳定,表现也不好,于是尝试了一下试着用一直对序列数据有强大处理能力的lstm来试试(虽然这个已经有人做过了),自己手动实现了一下基于lstm的ddpg,希望各位大佬指导指导。 代码语言:javascript ...
其中 A3C 需要开多个 agent 进行大量的异步交互,LSTM 可能是用来解决这个任务状态转移概率比较难以完整获取的问题。而 CMA-ES(Covariance Matrix 协方差 Adaptation Evolutionary Strategies 自适应遗传算法)则使用了 遗传算法,有它的帮助,在大量交互后,获得巨大优势的个体可以很快地扩散出去(比如学会了在方格上面跳的 ...
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...
摘要:针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差, 对强扰动条件适应性不足等问题, 在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG, LSTM-D...
A reentry guidance method based on long short term memory-deep deterministic policy gradient (LSTM-DDPG) is proposed on the basis of the training framework of the DDPG algorithm to address the problems of poor computational accuracy and insufficient adaptability to strong disturbance conditions ...
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，...
在需要训练1e6步的任务中,我一般选择 宽度128、256,层数小于8的网络(请注意,乘以一个w算一层,一层LSTM等于2层)。使用ResNet等结构会有很小的提升。一般选择一个略微冗余的网络容量即可,把调整超参数的精力用在这上面不划算,我建议这些超参数都粗略地选择2的N次方,...
根据GAI设计的网络结构和损失函数,采用扩散模型生成了频谱估计。实验结果显示,与采用LSTM方法生成的频谱图相比,扩散模型在训练过程中逐渐理解了收集数据的含义,并更准确地推断出整个目标区域的SNR。因此,实验结果表明了扩散模型在无人机支持的频谱估计中的有效性。案例二:无人机支持的联合频谱估计和速率优化...
在需要训练1e6步的任务中,我一般选择 宽度128、256,层数小于8的网络(请注意,乘以一个w算一层,一层LSTM等于2层)。使用ResNet等结构会有很小的提升。一般选择一个略微冗余的网络容量即可,把调整超参数的精力用在这上面不划算,我建议这些超参数都粗略地选择2的N次方,...
本发明在ddpg神经网络actor中引入第一lstm网络,在critic中引入第二lstm网络,利用lstm网络具有“记忆”的特点,综合机器人的以往状态矩阵和当前状态矩阵共同来决定机器人的规划动作,保证机器人前后动作之间的相关性,并在actor中增加batch normalization,提高算法的稳定性,提高算法的收敛速度。同时,优化设计奖励的计算方式,...