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 ...
PPO 与更早的 TRPO 类似,核心思想都是针对更新前后 policy 输出的 KL 散度设定阈值,但 PPO 通过一个简单的 clip 操作大大简化了运算,兼顾了效率和性能。PPO 相关的参数主要是 cliprange,通常取略大于 0 的小数,代表使 policy 更新前后 KL 散度控制在 1-cliprange 到 1+cliprange 之间,超出该范围的梯度直接被...
PPO算法也是Actor-Critic架构,但是与DDPG不同,PPO为on-policy算法,所以不需要设计target网络,也不需要ReplayBuffer, 并且Actor和Critic的网络参数可以共享以便加快学习。PPO引入了重要度采样,使得每个episode的数据可以被多训练几次(实际的情况中,采样可能非常耗时)从而节省时间,clip保证的更新的幅度不会太大。 importtorch...
PPO算法也是Actor-Critic架构,但是与DDPG不同,PPO为on-policy算法,所以不需要设计target网络,也不需要ReplayBuffer, 并且Actor和Critic的网络参数可以共享以便加快学习。PPO引入了重要度采样,使得每个episode的数据可以被多训练几次(实际的情况中,采样可能非常耗时)从而节省时间,clip保证的更新的幅度不会太大。 importtorch...
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。
DQN A2C PPO DDPG DQN DQN 是基于价值(value-based)而非策略(policy-based)的方法,学习的不是策略,而是一个评论家(critic)。critic 并不直接采取行为,而是评价行为的好坏。具体来说DQN采用状态-动作价值函数(state-action value function),也叫Q 函数,即在某一状态 s 采取某一动作 a ,假设一直使用同一个策略...
1. 环境创建:在Gym库中,可以通过`gym.envs.make()`函数创建一个环境,该函数支持多种类型的环境,如CartPole、Humanoid等。此外,还可以使用`gym.envs.reset()`和`gym.envs.step()`函数来重置和执行动作。 2. 环境重置:为了保持环境状态的一致性,可以使用`gym.envs.reset()`函数重置环境。这有助于避免因多...
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG) - vwxyzjn/cleanrl
DCRNN pytorch 实现 dqn pytorch,单臂摆是强化学习的一个经典模型,本文采用了4种不同的算法来解决这个问题,使用Pytorch实现。以下是老版本,2022年9月14日新增DuelingDQN,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
Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL) - collapse-del/DRL-Pytorch