DDPG在继承了DQN的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN的算法结构图,不难发现:DDPG在DQN的基础上增加了一个Policy网络及其Policy_target网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作action。剩下的思路和DQN几乎一样。 不同之处在于,最后的loss函数虽然仍是求两个预测值Q_predict和Q_target的...
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。 本文首先通过简介 DQN 和...
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。 本文首先通过简介 DQN 和...
DQN具有广泛的应用领域，包括机器人控制、游戏智能等。DDPG算法：DDPG是一种基于深度神经网络的确定性策略梯度方法，用于处理连续动作空间的问题。DDPG通过同时估计状态值函数和确定性策略函数来学习最优策略。它使用经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛性。DDPG在处理连续动作空间的问题上表现出色，尤其在机器人控...
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...
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。
深度学习与强化学习的两大联姻DQN与DDPG的对比分析 深度学习与强化学习是两种计算复杂度和性能优势突出的机器学习技术,能够实现有效的高维数据分析。在过去几年中,随着人工智能技术的发展,深度学习和强化学习技术已经从理论到实际应用取得了很大的进步,并成为推动当前人工智能发展的重要技术。DQN和DDPG这两种深度强化学习...
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...
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。
深度Q网络(Deep Q Network,DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)是深度学习与强化学习相结合的两种著名算法。它们在强化学习中扮演了重要的角色,分别应用于Q学习和策略优化。 首先,我们来看一下DQN。DQN是一种基于Q学习的算法,在强化学习领域取得了很大的成功。DQN使用了深度神经网络来...