A3C 支持多种 action 概率分布,如果 action 空间是 DQN 那样的离散集合,可以用 Categorical 分布;如果是像 DDPG 那样的多维连续分布,可以用 Multivariate Gaussian 分布,此外 A3C 还支持伯努利分布,如果 action 的每一维都是非此即彼的二值选项,或者 one-hot 向量太长想改用二进制表示,那就是它了。可见,A3C ...
而对于critic网络，其参数更新方式与DQN算法类似，即通过最小化目标网络与现有网络之间的均方误差来进行。然而，在DDPG算法中，目标网络的参数是缓慢更新的，而非像DQN那样每隔固定步数就直接复制现有网络的参数。DDPG算法实现资源获取 想要深入了解并实践DDPG算法吗？不妨前往SOTA！模型平台，轻松获取DDPG算法的详细实现资源...
1.3 DDPG 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 P...
其实DDPG也是解决连续控制型问题的的一个算法,不过和PPO不一样,PPO输出的是一个策略(随机策略),也就是一个概率分布,而DDPG输出的直接是一个动作。 DDPG和PPO一样,也是AC的架构。加上名字上有PG字眼,所以在学习的时候,很多人会以为DDPG就是只输出一个动作的PPO,所以直接省去了impotance sampling等一堆麻烦的事情...
简介:DQN、A3C、DDPG、IQN…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型 1.7DPPO 原则上,强化学习范式允许直接从简单的奖励信号中学习复杂的行为。然而,在实践中,通常要专门地设计奖励函数,以鼓励一个特定的解决方案,或从示范数据中推导得出方案。本文探讨了丰富的环境如何能帮助促进复杂行为的学习。DPPO(Distributed ...
入门深度强化学习DDPG(Deep DPG),连续状态,连续动作 入门后,可以先从TD3、SAC和PPO三种算法开始用起 用于入门的算法只能用来入门,实际做项目不要使用,至少也要用加粗的算法,尽管它们不是2021的 SotA(State of the Art 最高水准的算法),但已经足够好用且不至于太复杂。一些性能卓越但是复杂的算法,我会写在下面。
当前SOTA!平台收录A3C共60个模型实现资源。 1.5 PPO PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化算法和DDPG一样,也是Actor-Critic的架构,但是和DDPG的不同点是:PPO的actor输出的不是一个动作,而是一个策略。为了解决数据使用效率低的问题,PPO通过重要性采样方案重复使用样本。
第1 期:DQN、DDQN、DDPG、A3C、PPO、HER、DPPO、IQN 第2 期:I2A、MBMF、MVE、ME-TRPO、DMVE 您正在阅读的是其中的第 1 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本期收录模型速览 ...
以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法, SAC,更新了PPO,DDPG算法,在文末。 DQN: 参考: 算法思想: https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html ...
以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法, SAC,更新了PPO,DDPG算法,在文末。 DQN: 参考: 算法思想: https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html ...