因此,我推荐大家在解决连续任务时首选 PPO,DDPG 的优先级往后放就是了。对于具有离散动作空间的任务也值得用 A3C 跑一下,跟 DQN 比一比。 2021 年 2 月 15 日更新:考虑到这篇文章写作时间较早,这里统一更新算法选择方面的建议:对于连续控制任务,推荐 SAC、TD3 和 PPO,三种算法都值得试一试并从中择优;对于...
个人理解:DDPG算法采用了Actor-Critic框架,像是DQN和Policy Gradient的结合。在DDPG中,Actor输出的是一个具体的动作,而不是动作的概率分布,Critic输出的是动作的Q值。Actor和Critic都需要一个Tareget网络,需要ReplayBuffer打破相关性。网上我没找到用DDPG和Pytorch解决单臂杆问题的代码,所以我的解决方法可能不是最好的。...
结果在其论文中放出的结果中,它的性能甚至比A3C还差,只是比TRPO、DDPG略好(但是它故意没有和比它好的算法在同一个任务下比较:论文结果很诚实,但是用事实说谎)。 Soft Q-learning(Deep Energy Based Policy)是SAC的前身,最大熵算法的萌芽,她的作者后来写出了SAC(都叫soft ***),你可以跳过Soft QL,直接看SAC...
个人理解:DDPG算法采用了Actor-Critic框架,像是DQN和Policy Gradient的结合。在DDPG中,Actor输出的是一个具体的动作,而不是动作的概率分布,Critic输出的是动作的Q值。Actor和Critic都需要一个Tareget网络,需要ReplayBuffer打破相关性。网上我没找到用DDPG和Pytorch解决单臂杆问题的代码,所以我的解决方法可能不是最好的。...
目标网络的更新方式一般分为两种:DQN[1]算法提出的硬更新 (Hard Update) 和DDPG[2]算法提出的软更新 (Soft Update) 。在OpenAI Baselines和RLkit的算法实现中,DQN算法[1]、DDQN算法[3]这些基于离散动作空间的算法,使用硬更新技术;DDPG[2]、TD3[4]、SAC[5]这些基于连续动作空间的算法,使用软更新技术。目前,...
强化学习中的深度Q网络(DQN)是一种将深度学习与Q学习结合的算法,它通过神经网络逼近Q函数以解决复杂的高维状态问题。然而,DQN存在过估计问题(Overestimation Bias),即在更新Q值时,由于同时使用同一个网络选择动作和计算目标Q值,可能导致Q值的估计偏高。 Double DQN(DDQN)引入了“双网络”机制来缓解这个问题,从而提高了...
强化学习算法合集(DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等)内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客: 多智能体(前沿算法+原理) https://blog./sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇(单智能体算法) https://blog./sinat_39620217/category_10940146.html...
2.3 SAC Soft Actor-Critic SAC算法继承了TD3的两个Q-net的结构。同时,引入了交叉熵,不需要手动设置探索率...类算法总结(VPG, TROP, PPO,DDPG,TD3, SAC)].assets/8efd61c40551db4eddb3f780d2804cac34c8ae52.svg) μ \mu 智能推荐 DQN D Q N DQN DQN 初始Agent K,B:是模型参数 X:环境状态 Y:决...
Python 中的高级强化学习:从 DQN 到 SAC 使用深度强化学习和 PyTorch 构建人工智能 (AI) 代理:DDPG、TD3、SAC、NAF、HER 课程英文名:Advanced Reinforcement Learning in Python from DQN to SAC 此视频教程共5.0小时,中英双语字幕,画质清晰无水印,源码附件全 ...
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG) - vwxyzjn/cleanrl