mario是属于离散型动作空间,所以要使用DDPG,需要将处理的动作离散化 具体可以看 这个博客·t.csdnimg.cn/PemKJ 二、源码-处理连续动作代码 源码是来自这个博主的 DDPG处理连续型动作空间-单摆 ps:安装好视频下面的环境要求 【[重置版]强化学习系列教程8:DDPG 算法 实现单摆的控制 || A2C算法变种】 bili
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间,没有解决动作离散这个问题,而DDPG解决了这个问题。 DDPG中最重要的就是Deterministic(确定性)这个词,确定性指的是连续动作输出的是一个具体的值。当动作是离散时,策略函数依据最大化长期收益这一目标,输出每个动作发生的概率大小;而...
Twin Delayed DDPG(TD3) “双”“延迟”深度确定性策略网络 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 离散动作 v.s. 连续动作 动作空间的可数性,很好理解。例如,离散:只有上下左右四个动作;连续:方向盘转多少度 随机策略 v.s. 确定性策略 对随机性的策略来说,输入某一个状态 s,采取某一个 action 的可能性...
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,二来智能体之间的...
ddpg 论文 2016 CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING DQN只能解决离散、低维度的动作空间。对于连续高维的动作空间,DQN就不能为力了。借此引出了DDPG。 为什么不能直接离散化连续动作空间 如果对于连续动作空间进行精细离散化的话,会导致维度灾难,动作空间的维度很高,并且空间大小是指数级地增长。对于如此...