DDPG 名字里的第一个 D 是 Deterministic 的缩写,意思是确定性的,这是有意与正宗 Actor-Critic 方法(如 A2C/A3C 等)区分开,后者 policy 输出的是 action 的概率分布,而 DDPG 输出的就是确定性的 action。正因为如此,DDPG 采用了独特的探索方式,即在 action 输出直接加上一个 noise,该 noise 的强弱决定了...
因此,在网络架构上TD3共计有6个网络,比DDPG多了两个网络,可如下图比较: ①DDPG网络架构 ②TD3网络架构 2. Delayed Policy Updates(延迟的策略更新) 问题:由于深度Q网络是不断更新的,可能造成actor的盲目迭代。即在更新actor时候可能按照前一时刻预计走到Q值最高点,但当前时刻更新后发现并非最优值,甚至被困在...
连续动作(策略梯度)算法中:DDPG、TD3、SAC使用 状态-动作值函数 Q(state, action),A3C、PPO使用 状态值函数 Q(state)。离散动作无法像连续动作一样将一个action输入到 Q(state, action) 里,因此 Hybird PPO选择了PPO。于是它的策略网络会像Q Network 一样为离散动作输出不同的Q值,也像PPO 一样输出连续动作...
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...
DQN是一种基于值函数的方法,基于值函数的方法难以应对的是大的动作空间,特别是连续动作情况。因为网络难以有这么多输出,且难以在这么多输出之中搜索最大的Q值。而DDPG是基于上面所讲到的Actor-Critic方法,在动作输出方面采用一个网络来拟合策略函数,直接输出动作,可以应对连续动作的输出及大的动作空间。
3阅读 DGCNN算法实现dqn算法原理 强化学习—DQN算法原理详解一、 概述强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络...
4.1 DDPG 4.2 TD3 5.1 SAC-Discrete 5.2 SAC-Continuous 6. Actor-Sharer-Learner README.md RL_PYTORCH.png Repository files navigation README Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular DRL Algorithms 0.Star History 1.Dependencies This repository uses the following python ...
6.DDPG 7.TD3 8.SAC 9.PPO-discrete-RNN LICENSE README.md Repository files navigation README License DRL-code-pytorch Concise pytorch implementations of DRL algorithms, including REINFORCE, A2C, Rainbow DQN, PPO(discrete and continuous), DDPG, TD3, SAC, PPO-discrete-RNN(LSTM/GRU). ...
3阅读 DGCNN算法实现dqn算法原理 强化学习—DQN算法原理详解一、 概述强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络...