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...
一、从算法提出的大致时间和背景,回头来看科研 Q-learning(约1989年),Sarsa(约1994年),Policy-Gradient(约1999年),DPG(约2014年),DQN(约2015年),DDPG(约2016年)。 从2000年到2010年,基本没什么进展。 可以说在使用显卡进行并行计算(约2010年)以后,深度学习爆发(神经网络和反向传播的理论问题,在1960年代就已经...
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...
前半部分从Critic新网络来的, 用于评价Actor的动作要怎么移动, 才能获得更大的 Q, 而后半部分是从 Actor 来的, 用于说明Actor 要怎么样修改自身参数, 使得 Actor 更有可能做这个动作. 所以两者合起来就是在说: Actor 要朝着更有可能获取大 Q 的方向修改动作参数。 再看下整体的算法流程: 初始化四套神经网...
ac算法 java ac算法和DPG 文章目录 AC PPO(proximal Policy Optimization) DDPG(deep deterministic policy gradient)深度确定性策略梯度算法 ps:笔记参考了 强化学习–从DQN到PPO, 流程详解 白话强化学习 AC Actor:输入状态S 输出策略选择动作 Critic:负责计算每个动作的分数...
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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...
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南京安能杰申请基于双层粒子群算法的配电网光储系统协调规划专利，能使各分区内 DPG 和 ESS 的规划容量尽可能均匀分布 金融界 2025 年 1 月 22 日消息，国家知识产权局信息显示，南京安能杰电力实业有限公司申请一项名为“一种基于双层粒子群算法的配电网光储系统协调规划方法”的专利，公开号 CN 119275936 A，...
据《纽约时报》16日报道,世界卫生组织估算新冠肺炎疫情造成的全球死亡人数的一个项目结果显示,死亡人数远远超过此前的估计——截至2021年底的累计死亡病例总数约为1500万,这比各国报告的总数600万多出一倍。目前,世卫组织尚未公布这些数据。 《纽约时报》报道截图 ...