Actor-Critic 算法 DDPG 算法 A3C 算法 1.Policy Gradient算法 1.1 算法介绍 Policy Gradient 是最基础的强化学习算法之一,它通过更新 策略网络/Policy Network 来直接更新策略的。Policy Network 是一个神经网络,输入是状态,输出直接就是动作(不是Q值) ,且一般输出有两种方式: ① 概率的方式,即输出某一个动作的...
先说结论：相似类型的网络结构影响不大，不同类型的网络结构影响较大。全连接层（MLP）和卷积（CNN）、...
具体的「Actor 网络」和「Critic 网络」更新有一差异,DDPG论文中算法流程如下图所示: 如上图,Actor 网络和 Critic 网络是分开训练的,但两者的输入输出存在联系,Actor 网络输出的 action 是 Critic 网络的输入,同时 Critic 网络的输出会被用到 Actor 网络进行反向传播。 两个网络的参考示意图如下:Critic 跟之前提到...
具体的「Actor 网络」和「Critic 网络」更新有一差异,DDPG论文中算法流程如下图所示: 如上图,Actor 网络和 Critic 网络是分开训练的,但两者的输入输出存在联系,Actor 网络输出的 action 是 Critic 网络的输入,同时 Critic 网络的输出会被用到 Actor 网络进行反向传播。 两个网络的参考示意图如下:Critic 跟之前提到...
两个网络都backward哈，然后共享的层的梯度是两部分相加。
ddpg中actor与critic共享底层网络应该怎么更新梯度? 1 个回答 如何实现epoll单进程单线程+非阻塞IO+用户维护一个缓存区? 2 个回答 CPU与IO外设之间是怎样相互通信的? 9 个回答 批处理 adb shell 后面的命令如何输入? 1 个回答 帮助中心 知乎隐私保护指引申请开通机构号联系我们 举报中心 涉未成年举报网络谣言举报...