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...
DDPG和PPO一样,也是AC的架构。加上名字上有PG字眼,所以在学习的时候,很多人会以为DDPG就是只输出一个动作的PPO,所以直接省去了impotance sampling等一堆麻烦的事情。 但两者的思路是完全不一样的,DDPG更接近DQN,是用一个actor去弥补DQN不能处理连续控制性问题的缺点。 回顾DQN,DQN是更新的动作的q值: 我们从公式...
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 ...
以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, 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/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html 个人理解:DQN算法将 Q学习和神经网络算法...
DQN: DQN是强化学习针对离散动作空间的算法,这里以基于A2C的DQN算法进行流程梳理。 随机一个初始状态s,将状态输入到行动actor网络,产生一个维度大小为动作空间维度的向量,此向量可以理解为每一个动作的期望奖励,输出最大的期望奖励q,以及所对应的动作a。
以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, 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/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法实现 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html ...
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Reinforcement learning library(framework) designed for PyTorch, implements DQN, DDPG, A2C, PPO, SAC, MADDPG, A3C, APEX, IMPALA ... - iffiX/machin
DQN Tips for MountainCar-v0 Papers Related to the DQN Policy Gradient Actor-Critic DDPG PPO A2C A3C SAC TD3 Papers Related to the Deep Reinforcement Learning TO DO Best RL courses This repository update so quickly, please make sure that your fork is up to date. This repository will impleme...
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...