1. DQN与DDPG概述 【概念简述】DQN与DDPG在处理动作类型上有所不同。DQN主要适用于离散动作问题，而DDPG作为其扩展，旨在处理连续动作问题。因此，在深入探讨这两种算法之前，我们有必要先了解连续型动作与离散型动作的核心差异，以及它们在工程实践中的具体应用。离散动作，顾名思义，是可以明确分类的动作。例如，向上...
DDPG在继承了DQN的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN的算法结构图,不难发现:DDPG在DQN的基础上增加了一个Policy网络及其Policy_target网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作action。剩下的思路和DQN几乎一样。 不同之处在于,最后的loss函数虽然仍是求两个预测值Q_predict和Q_target的...
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...
初期选定算法搭建框架后,密切监控训练过程,DQN 看 Q 值估计偏差、DDPG 盯策略网络收敛振荡、Q 学习留意陷入局部最优迹象,灵活调整参数,如 DQN 的神经网络层数、DDPG 的策略更新步长、Q 学习的学习率等,多番试验优化,让算法完美适配任务,赋能行业腾飞。 结语:AI 学习的无限可能 走过DQN、DDPG、Q 学习的探索之旅,...
DQN具有广泛的应用领域，包括机器人控制、游戏智能等。DDPG算法：DDPG是一种基于深度神经网络的确定性策略梯度方法，用于处理连续动作空间的问题。DDPG通过同时估计状态值函数和确定性策略函数来学习最优策略。它使用经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛性。DDPG在处理连续动作空间的问题上表现出色，尤其在机器人...
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...
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。
深度学习与强化学习的两大联姻DQN与DDPG的对比分析 深度学习与强化学习是两种计算复杂度和性能优势突出的机器学习技术,能够实现有效的高维数据分析。在过去几年中,随着人工智能技术的发展,深度学习和强化学习技术已经从理论到实际应用取得了很大的进步,并成为推动当前人工智能发展的重要技术。DQN和DDPG这两种深度强化学习...
深度学习与强化学习的两大联姻DQN与DDPG的对比分析 深度学习（Deep Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域中两种重要的技术手段。它们分别从不同的角度解决了不同的问题，但是在一些情况下可以结合使用，为特定的问题提供更好的解决方案。深度Q网络（Deep Q Network，DQN）和深度确定性策略梯度（...
DPG 是最早的论文之一，它提出了一种确定性、非策略的策略梯度算法，并给出了策略梯度的计算公式和参数更新方法。与之相对，DQN 在 DPG 后一年发表，主要解决了用神经网络近似 Q 函数导致的训练不稳定问题。DQN 使得神经网络用于 Q 函数近似成为可能，解决了之前认为不可能的难题。DDPG 结合了 DPG 和 ...