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 ...
TD3是在DDPG基础上进一步改进得来的,基本框架与DDPG相同,主要针对DDPG在工程实践中的问题提出了三项改进方案:①裁剪双Q学习(Clipped Double-Q Learning);②延迟的策略更新(Delayed Policy Updates);③目标策略平滑(Target Policy Smoothing) 1.Clipped Double-Q Learning(裁剪双Q学习) 问题:DDPG属于 DQN系算法,虽然借...
1.3.3 Prioritized Experience Replay (DQN) Prioritized Experience DQN将记忆库中的记录根据TD-error(Target Q - Q)进行排序,TD-error越大说明该记录越应该被学习。为此需要修改原来记忆库的数据结构,使用Jaromír Janisch提出的SumTree(一种完全二叉树)和对应的记忆库来存储。记忆都存储于叶子节点,非叶节点的值为...
从DDPG开始就广泛使用,并且在深度学习的其他领域也能看到它的身影,如谷歌自监督 BYOL Bootstrap Your Own Latent,看论文的公式(1),就用了soft target update TD3(TDDD,Twin Delay DDPG),擅长调参的人才建议用,因为它影响训练的敏感超参数很多。它从Double DQN那里继承了Twin Critic,用来降低高估误差;它用来和随机...
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...
3. 深度确定性策略（DDPG）3.1. DDPG算法及流程 深度确定性策略（DDPG）结合了DPG算法的确定性策略思想与深度学习技术。通过经验回放和目标网络更新，实现高效的策略学习。其核心思想包括经验回放方法、target目标网络更新，以及基于AC框架的优化策略。3.2. 详细实现及代码 实现立杆（Pendulum-v0）任务，定义超参数并...
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG) - vwxyzjn/cleanrl
DDPG TD3 PPO SAC TRPO(WIP) ACER(WIP) ACKTR(WIP) This project is still under active development. Features Modular architecture Implemented in PyTorch Readable code Installation git clone https://github.com/chaovven/pyrl.git pip3 install -r requirements.txt ...
基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略 1.利用DQN算法控制电池和发动机发电机组的功率分配 2.状态量为需求功率和SOC,控制量为EGS功率 3.奖励函数设置为等效油耗和SOC维持 4.可以将DQN换成DDPG或者TD3 转载自:http://mabue.cn/785318543771.html
DDPG 算法解决了 DQN 不能处理连续动作空间的问题。 我们下篇文章会接着介绍 DDPG。参考资料 [1] 蒙特卡洛方法(MC)和时序差分(TD): https://zhuanlan.zhihu.com/p/595786697 [2] PPO: https://zhuanlan.zhihu.com/p/574810519 分类:人工智能 标签:人工智能...