论文贡献:这篇论文提出了确定性的策略梯度算法,是对之前的随机性梯度策略算法的发展。 一、研究动机 在随机策略梯度算法之中,计算其目标函数需要在状态空间和动作空间进行积分,也就是说采样时需要尽可能地覆盖到所有的状态空间和动作空间,所以就需要尽可能多地采样。但是如果策略是一个确定性的策略,那么积分就只需要...
算法流程 1、将环境信息s输入到actor eval网络, 输出为action, 将action输入环境, 得到奖励r和下一个环境信息s_, 存储当前环境s, 选择的action, 得到的奖励r这4个信息, 然后再将s_输入到actor eval网络, 循环步骤1, 直到存储了一定量的记忆[(s, a, r, s-new), …], 注意这个过程中actor eval网络没有...
DPG可以解决连续控制问题 Deterministic Actor-Critic 我们要训练两个神经网络，让两个神经网络共同进步，让...
Y-dpg算法是一种用于预测一分快3游戏结果的算法。它基于深度学习和策略优化的原理，通过训练神经网络来学习游戏规则和历史数据，从而进行预测。Y-dpg算法的核心思想是利用神经网络模型来建立一个Q函数，该函数能够根据当前状态和动作的组合，预测出未来一段时间内不同状态的价值。通过不断迭代优化Q函数，Y-dpg算法可以...
ac算法 python ac算法和DPG 通过把Policy Based 和Value Based结合起来的Actor Critic,解决了Value Based如Q-Learning的无法解决连续和高维度问题,也解决了Policy Based的效率低速度慢的问题。但是同样的,像DQN一样,在使用神经网络进行值估计的时候,神经网络的相关性都太强了,梯度更新相互依赖,导致网络将会学不到东西...
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策略梯度算法:PG DPG DDPG Policy Gradient : REINFORCE DPG : Deterministic Policy Gradient Algorithms DDPG : Continuous Control With Deep Reinforcement Learning
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tensorflow2 DPG PG算法 强化学习玩乒乓球 使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片...
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘的常用方法我给大家整理了一下: 1、数据挖掘的分析方法——决策树法 ...