从这张 “成绩单” 能清晰看出,DQN 在复杂离散世界大显身手,DDPG 牢牢掌控连续动作领域,Q 学习虽简单却为进阶筑牢根基。要是你的任务是训练 AI 玩《星际争霸》这类复杂游戏,DQN 及其衍生算法大概率是首选;让机器人完成高难度舞蹈动作,DDPG 当仁不让;要是刚开始涉足强化学习,在简单模拟环境摸索,Q 学习就是最好...
（1）算法原理：DQN和DDPG都是基于深度神经网络的值函数近似算法，但DQN使用了离散动作空间的 Q 值函数，而DDPG使用了连续动作空间的确定性策略函数。（2）应用场景：DQN适用于离散动作空间的问题，如 Atari 游戏，而DDPG适用于连续动作空间的问题，如机器人控制。（3）算法优势：DQN具有较好的收敛性和稳定性，并且...
整个DQN 的 loss 函数直接取两个预测值 Q_predict 和 Q_target 的均方误差。 详细的算法流程如下[1]: 3. DDPG 在已知了 DQN 算法的基础上,再来看 DDPG 就很简单了。本质上 DDPG 思路没变,但是应用变化了;DDPG 相比于 DQN 主要是解决连续型动作的预测问题。通过上面的简介,我们可以知道,动作是连续还是离散,...
DDPG是Google DeepMind团队提出的一种用于输出确定性动作的算法,它解决了Actor-Critic神经网络每次参数更新前后都存在相关性导致神经网络只能片面的看待问题这一缺点,同时也解决了DQN不能用于连续性动作的缺点,属于model-free、off-policy、policy-based的方法。简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic Policy Gradi...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。
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DDPG采用了DQN的成功经验。即采用了样本池和固定目标值网络这两项技术。也就是说这两个网络分别有一个变化较慢的副本,该变化较慢的网络提供给更新信息中需要的一些值。DDPG的整体结构如下: DDPG方法是深度学习和强化学习的又一次成功结合,是深度强化学习发展过程中很重要的一个研究成果。其可以应对高维的输入,实现端...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN则是利用神经网络对Q-Learning中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而DDPG则可以视为DQN对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析DQN和DDPG,更好地理解二者的算法区别与联系。
一、DQN的基本原理及优势 DQN(Deep Q-network)是深度强化学习中最受欢迎的技术之一,它建立在Q learning算法的基础上,将Q学习的优化问题转换为深度神经网络的训练问题。DQN的核心思想就是使用深度神经网络来学习游戏中可能的状态-行为映射,从而决定agent在当前状态下应该采取的行为,从而获取最大的收益。 DQN的优势在于...
DDPG适用于连续动作空间的问题,如机器人控制、自动驾驶等。 优势与挑战: DQN的优势在于其稳定性和收敛性,但在连续动作空间问题上表现不佳; DDPG的优势在于其处理连续动作空间的能力,但在探索-利用平衡上存在一定挑战。 实践建议 明确问题类型:在选择算法之前,首先要明确你的问题是离散动作空间还是连续动作空间。这将...