DQN用到了两个关键技术,一是用来打破样本间关联性的样本池,二是使训练稳定性和收敛性更好的固定目标网络。DQN可以应对高维输入,而对高维的动作输出则束手无策。随后,同样是DeepMind提出的DDPG,则可以解决有着高维或者说连续动作空间的情境。它包含一个策略网络用来生成动作,一个价值网络用来评判动作的好坏,并吸取DQN...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN则是利用神经网络对Q-Learning中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而DDPG则可以视为DQN对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析DQN和DDPG,更好地理解二者的算法区别与联系。 本文首先通过简介DQN和DDPG涉及的常见概念,...
于是DDPG干的事情,就是将DQN中将神经网络用于拟合Q函数的两个trick用到了DPG中,也就是将DPG中的Q函数也变成了一个神经网络。弄懂了DPG和DQN后,这个idea就非常容易理解了,这里也不再赘述。 此外,DDPG还有一个另外的优点,就是可以直接从raw data(例如Atari游戏的图片中)学习,也就是所谓的end-to-end。 4.2 一些...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。 本文首先通过简介 DQN 和...
DDPG 的特色超参数主要包括:buffer size,batchsize,目标网络软更新参数τ,探索噪声等。其中很多超参数与 DQN 类似,比如 buffer size 和 batchsize,这里就不重复介绍了。 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-...
DDPG是一种基于策略梯度的算法,它利用了深度神经网络来表示策略和价值函数。DDPG被应用于连续动作空间,可以学习到高维度、高复杂度的策略。DDPG通过使用确定性策略梯度来更新动作策略,同时使用了经验回放和目标网络的技巧,从而提高了算法的稳定性和性能。DDPG在物理控制等领域取得了很好的效果。 DQN和DDPG在很多方面存在...
1. DQN 深度Q网络(Deep Q Network)适用于动作离散的强化学习任务 1.1 网络结构 深度Q网络有两个网络结构,如下所示: Q网络输入是状态,输出是各种动作对应的Q值。 如果这个Q值越精准,就说明Q网络训练地越好。 Q网络和Target Q网络的区别是,Q网络是每步都会在经验池中更新,而Target Q网络是隔一段时间将Q的网络...
（1）算法原理：DQN和DDPG都是基于深度神经网络的值函数近似算法，但DQN使用了离散动作空间的 Q 值函数，而DDPG使用了连续动作空间的确定性策略函数。（2）应用场景：DQN适用于离散动作空间的问题，如 Atari 游戏，而DDPG适用于连续动作空间的问题，如机器人控制。（3）算法优势：DQN具有较好的收敛性和稳定性，并且...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。