DDPG 也使用了目标网络(目标 Q 网络和目标 Policy 网络)稳定训练,不同的是 DDPG 的目标网络与主网络更新频率相同,稳定效果来自于软更新(soft-update),即 (1-τ)target + τmain,τ取很小的值(DDPG paper 中建议 0.001)限制每次更新的幅度。 DDPG 值得特别介绍的是探索噪声及其参数。由于 policy 网络输出确定...
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 ...
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...
对actor和critic的更新都需要连续更新多个step,第一个step,actor和oldactor的系数一样,输出的分布一样,比例系数也一样 DDPG: 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient)。确定性策略是和随机策略相对而言的,对于某一些动作集合来说,它可能是连续值,或者非常高维的离散值,这样动作的空间维度极大。如果我们...
PPO（Proximal Policy Optimization）近端策略优化算法同样采用Actor-Critic架构，与DDPG有所区别的是，PPO的actor输出的是策略而非单一动作。为了更高效地利用数据，PPO引入了重要性采样技术，允许从易采样的分布中获取样本进行修正。在PPO中，若使用策略B的样本更新策略P，可通过乘以重要性权重IW=P(a)/B(a)（即目标...
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 ...
DPPO(Distributed Proximal Policy Optimization)简单来说就是多线程并行版的 PPO。不过与上面介绍的A3C情况不同,A3C 也是分布式的方法,副网络与主网络有着相同的网络结构,并用副网络计算出来的梯度更新主网络的参数,更新完后再将主网络的参数同步给副网络。DPPO的副网络不必拥有和主网络相同网络结构,每个副网络只...
DQN——PPO流程总结 本文主要根究莫凡大大的RL教程总结下Nature DQN, Double DQN, Prioritized Replay DQN, Dueling DQN, Policy Gradient, Actor-Critic, DDPG, PPO 算法的流程。 DQN 1、将环境信息s输入到eval网络, 输出为action的Q值,选择最大Q值对应的action,...
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。 重要性采样是指,当从一个分布中采样比较困难时,可以从另一个容易的分布中采样,...