在这个例子中,我们定义了一个 Actor 和一个 Critic,使用 Keras 构建了一个简单的 DDPG 模型。Agent 根据模型选择动作,并通过训练 Actor 和 Critic 来优化策略。 5. 总结 本篇博客介绍了在 OpenAI Gym 中应用深度 Q 网络(DQN)和深度确定性策略梯度(DDPG)算法的示例。这些算法为解决离散和连续动作空间的强化学习...
4. 深度确定性策略梯度(DDPG) DDPG 是一种用于解决连续动作空间问题的强化学习算法。下面是一个简单的 DDPG 示例,使用 Gym 中的 Pendulum 环境: importgymimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequential, Modelfromkeras.layersimportDense, Input, concatenatefromkeras.optimizersimportAdamfromkerasimportbackendasK# 创...
Agent 根据 epsilon-greedy 策略选择动作,并通过 Q-learning 更新模型。 4. 深度确定性策略梯度(DDPG) DDPG 是一种用于解决连续动作空间问题的强化学习算法。下面是一个简单的 DDPG 示例,使用 Gym 中的 Pendulum 环境: importgymimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportDense,Input,...
【七】-Policy Gradient 【八】-DDPG 【九】-四轴飞行器仿真 都有详细原理分析和码源解释的。
本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法,包括深度 Q 网络(Deep Q Network, DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)。 Echo_Wish 2024/01/30 7701 强化学习系列案例 | 强化学习实验环境Gym和TensorFlow 人工智能大数据强化学习深度学习机器学习 强化学习算法的实现需要合适的平台...
Q-learning 离散 离散 免模型 异策略 DQN 连续 离散 免模型 异策略 REINFORCE 连续 离散/连续 免模型 同策略 Actor-Critic 连续 离散/连续 免模型 同策略 TRPO/PPO 连续 离散/连续 免模型 同策略 DDPG 连续 连续 免模型 异策略 SAC 连续 连续 免模型 异策略 参考文献 Hands-on-RL Gymnasium EasyRL ...
目前我们有三个示例(每个智能体一个),这些示例使用了微小的、完全连接的网络来展示智能体的功能,甚至是使用简单模型,结果也不会改变。 目前,Huskarl 支持 DQN(Deep Q-Learning Network)、Multi-step DQN、Double DQN、A2C(Advantage Actor-Critic)、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)等算法,PPO(Proximal ...
Readme中的Simple How-To示例了如何在Python中与该环境交互,然后就可以开发测试强化学习算法了。网上有个实现DDPG算法的例子可以参考:https://yanpanlau.github.io/2016/10/11/Torcs-Keras.html PySC2(StarCraft II) DeepMind的AlphaGo把围棋搞定之后,业界开始把目光投向即时策略游戏,如StarCraft II(星际争霸II)。最...
核心层主要是实现框架中的ABC(抽象基类)的定义以及核心模块的实现,算法层主要是DQN、DDPG等算法智能体的实现、代理层主要是对外部非gym环境的交互代理,展现层包括基于wxpython的界面化交互和命令行的交互示例。 general功能介绍 核心层 memory: memory是用来存储在强化学习训练过程的记录,以便能够通过记忆回放的方式训练Q...
Readme中的Simple How-To示例了如何在Python中与该环境交互,然后就可以开发测试强化学习算法了。网上有个实现DDPG算法的例子可以参考:https://yanpanlau.github.io/2016/10/11/Torcs-Keras.html PySC2(StarCraft II) DeepMind的AlphaGo把围棋搞定之后,业界开始把目光投向即时策略游戏,如StarCraft II(星际争霸II)。最...