综上所述，DDPG可以被视为DQN在处理连续动作上的一个扩展算法。通过对比分析，我们也发现DDPG与DQN在算法层面具有高度的相似性，这进一步反驳了DDPG仅源于DPG算法的说法。
从这张 “成绩单” 能清晰看出,DQN 在复杂离散世界大显身手,DDPG 牢牢掌控连续动作领域,Q 学习虽简单却为进阶筑牢根基。要是你的任务是训练 AI 玩《星际争霸》这类复杂游戏,DQN 及其衍生算法大概率是首选;让机器人完成高难度舞蹈动作,DDPG 当仁不让;要是刚开始涉足强化学习,在简单模拟环境摸索,Q 学习就是最好...
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...
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-update),即 (1-τ)target + τmain,τ取很小的值(DDPG paper 中建议 0.001)限制...
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...
DDPG适用于连续动作空间的问题,如机器人控制、自动驾驶等。 优势与挑战: DQN的优势在于其稳定性和收敛性,但在连续动作空间问题上表现不佳; DDPG的优势在于其处理连续动作空间的能力,但在探索-利用平衡上存在一定挑战。 实践建议 明确问题类型:在选择算法之前,首先要明确你的问题是离散动作空间还是连续动作空间。这将...
本文首发于:行者AI 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 D
DDQN：DQN的改进版本，通过引入双重Q学习机制来减少过估计误差。其论文“Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning”阐述了DDQN的优势和实现细节。在资源站上，你可以找到经过调优的DDQN实现，同样支持多种框架。DDPG：一种结合了深度学习和策略梯度的强化学习算法，适用于连续动作空间的任务。其论文“Continuous...
DQN和DDPG 因工作需要遇到了DQN和DDPG。在这里详细介绍下这两种强化学习方法。 首先先说DQN。 DQN就是deep q network,谷歌设计的很多智能玩游戏的机器人基于这个算法,用表格存储每个状态的state以及这个state下每个action所拥有的q值实在太多了,需要占用太大的内存并不合理。我们可以通过神经网络来学习并生成q值。
（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...