对比DQN的算法结构图，我们可以清晰地看到DDPG在DQN的基础上新增了Policy网络及其Policy_target网络，旨在输出连续的动作值，即连续动作action。其余部分与DQN的思路保持高度一致。值得注意的是，在DDPG中，loss函数的计算方式与DQN类似，依然是最小化Q_predict与Q_target的均方误差。但值得注意的是，由于Q_predict和Q_t...
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...
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...
(2)二者的算法结构十分相似,都是相同的流程,只是DDPG在DQN的基础上多了一些Policy系列网络的操作。 (3)二者的loss函数本质上是相同的,只是DDPG加入了Policy网络用来输出连续动作值,因此需要再向原MSE中嵌入Policy网络的loss函数。 综上,本文得出了DDPG实质上是DQN的一种在连续动作上的扩展算法这一结论。通过对比也可...
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...
本文首发于:行者AI 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 D
综上所述，DQN和DDPG是强化学习中常用的值函数近似算法，分别适用于离散动作空间和连续动作空间的问题。DQN在离散动作空间的问题中表现出色，而DDPG在连续动作空间的问题中具有优势。两种算法都有其独特的优势和应用场景。然而，DQN存在训练不稳定和过估计问题，而DDPG存在探索-利用间的平衡问题。未来的研究可以致力于...
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。
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...
DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是Google DeepMind团队提出的一种算法，旨在输出确定性动作。它解决了Actor-Critic神经网络在参数更新过程中存在的相关性问题，从而避免了神经网络对问题的片面理解。同时，DDPG也克服了DQN无法处理连续性动作的局限性，成为了一种model-free、off-policy、policy-based的方法。简...