DDPG在继承了DQN的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN的算法结构图,不难发现:DDPG在DQN的基础上增加了一个Policy网络及其Policy_target网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作action。剩下的思路和DQN几乎一样。 不同之处在于,最后的loss函数虽然仍是求两个预测值Q_predict和Q_target的...
从这张 “成绩单” 能清晰看出,DQN 在复杂离散世界大显身手,DDPG 牢牢掌控连续动作领域,Q 学习虽简单却为进阶筑牢根基。要是你的任务是训练 AI 玩《星际争霸》这类复杂游戏,DQN 及其衍生算法大概率是首选;让机器人完成高难度舞蹈动作,DDPG 当仁不让;要是刚开始涉足强化学习,在简单模拟环境摸索,Q 学习就是最好...
DDPG在继承了DQN的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN的算法结构图,不难发现:DDPG在DQN的基础上增加了一个Policy网络及其Policy_target网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作action。剩下的思路和DQN几乎一样。 不同之处在于,最后的loss函数虽然仍是求两个预测值Q_predict和Q_target的...
探索时间占比和最终ε共同决定了 DQN 探索和利用的平衡。ε-greedy 策略在训练开始的时候,随机选择 action 的概率ε=1,探索力度最大;随着训练进行ε逐渐线性下降直至达到最终 epsilon 保持恒定,之后 DQN 的训练将以利用为主而只保留少量探索。因此,最终ε取值在区间 [0,1] 内靠近 0 的一端。探索时间占比指的...
本文首发于:行者AI Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 D
简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。 DDPG包括如下特点: actor和critic分别由训练网络和目标网络构成,相当于总共含有4个网络,目的是增强学习过程的稳定性; 引入experience buffer的机制,用于存储agent与环境交互的数据(s_t,a_t,r_t,s_t+1)。experience buffer的容量置为某...
简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。 DDPG包括如下特点: actor和critic分别由训练网络和目标网络构成,相当于总共含有4个网络,目的是增强学习过程的稳定性; 引入experience buffer的机制,用于存储agent与环境交互的数据(s_t,a_t,r_t,s_t+1)。experience buffer的容量置为某...
DQN算法：DQN是一种基于深度神经网络的值函数近似算法，通过使用经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛性。DQN在处理离散动作空间的问题上表现出色，尤其在 Atari 游戏中取得了突破性的成果。DQN将状态输入神经网络，输出每个动作的 Q 值，然后选择具有最高 Q 值的动作进行执行。DQN具有广泛的应用领域，包括机器...
DQN 和 DDPG 解决的问题不同,DQN 用于解决离散动作问题,而 DDPG 则是在其根底上扩大用于解决间断动作问题;所以首先咱们须要明确连续型动作和离散型动作的区别,以及二者在工程上是如何实现的。 1.1 离散动作 简略的了解,离散动作是能够被分类的动作,比方向上、向下、停火、停火等动作;在理论...
简介:DQN、A3C、DDPG、IQN…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型 1.7DPPO 原则上,强化学习范式允许直接从简单的奖励信号中学习复杂的行为。然而,在实践中,通常要专门地设计奖励函数,以鼓励一个特定的解决方案,或从示范数据中推导得出方案。本文探讨了丰富的环境如何能帮助促进复杂行为的学习。DPPO(Distributed ...