[Python] DDPG算法实现 下面给出了DDPG(深度确定性策略梯度)算法的完整Python实现。该实现包括Actor-Critic架构、缓冲区和目标网络等。 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥 【强化学习】--- DDPG算法 后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新,如果该项目对你有所帮助,请...
DistributedDataParallel(DDP)是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。它通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率,并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制,从而提高训练速度。即是,将数据并行划分到多个进程(一般一个进程是一张卡),各进程初始化模型并由各自的数据训练,再通过Ring-Reduce进行梯度交...
我会用下面的Python脚本进行参数的自动调节。 importrandomdeftune_hyperparameters():forgammain[0.9,0.95,0.99]:fortauin[0.01,0.1]:# 调整LR_ACTOR和LR_CRITIClr_actor=random.uniform(1e-5,1e-3)lr_critic=random.uniform(1e-5,1e-3)print(f"Testing with GAMMA:{gamma}, TAU:{tau}, LR_ACTOR:{lr...
简介:本文将介绍深度确定性策略梯度算法(DDPG)的基本原理,并通过示例代码演示其实现。我们将首先概述DDPG算法的核心思想,然后详细解释其工作原理。最后,我们将通过一个简单的例子展示如何使用Python和TensorFlow实现DDPG算法。无论您是初学者还是有经验的机器学习研究者,都能从本文中获益。 千帆应用开发平台“智能体Pro”...
lunarlander-v2的ddpg算法python代码这是一个基本的DDPG算法在lunarlander-v2环境中的应用示例。代码基于开源强化学习库stable-baselines。 python importstable_baselinesassb fromstable_baselines.common.policiesimportMlpPolicy fromstable_baselines.ddpg.noiseimportOrnsteinUhlenbeckActionNoise fromstable_baselines.ddpg....
python代码示意如下: a1=self.target_actor.forward(s1).detach()next_val=torch.squeeze(self.target_critic.forward(s1,a1).detach())# y_exp = r + gamma*Q'( s2, pi'(s2))y_expected=r1+self.gamma*next_valy_expected=y_expected.type(torch.FloatTensor)# y_pred = Q( s1, a1)a0=torch.from...
AI代码解释 来源:Deephub Imba本文约4300字,建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。
代码: import tensorflow as tf import numpy as np import gym LR_A = 0.001 LR_C = 0.002 TAU = 0.01 MEMORY_CAPACITY = 10000 BATCH_SIZE = 32 GAMMA = 0.9 # reproducible np.random.seed(1) tf.set_random_seed(1) ink = np.array(9) class DDPG: def __init__(self, env): self.s_dim...
python代码:基于DDPG(深度确定性梯度策略)算法的售电公司竞价策略研究 关键词:DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档:完美复现英文文档,可找我看文档 主要内容: 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论
在本文中,我们将讨论DDPG算法背后的理论和架构,研究它在Python上的实现,评估其性能(通过在MountainCarContinuous游戏上进行测试),并简要讨论如何在生物工程领域使用DDPG算法。 DDPG算法架构 与评估每个可能的“状态-动作”对以找到最佳动作(由于组合无限,在连续空间中不可能)的DQN算法不同,DPG算法使用的是“演员-评论家...