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 ...
在需要快速迭代和处理大规模状态空间的任务中,A3C 和 PPO 可能表现更优。 PPO 有严重的采样效率问题,需要海量数据 + 恐怖算力。 OpenAI 提出的算法好多是大力出奇迹 对于大规模应用和复杂环境,PPO通常更高效,尽管它的样本利用率可能不如A3C OpenAI 的baselines项目,开源了很多算法: 本文涉及的:A2C、DDPG、DQN、PP...
Dueling DQN,Dueling DQN 使用了优势函数 advantage function(A3C也用了):它只估计state的Q值,不考虑动作,好的策略能将state 导向一个更有优势的局面。原本DQN对一个state的Q值进行估计时,它需要等到为每个离散动作收集到数据后,才能进行准确估值。然而,在某些state下,采取不同的action并不会对Q值造成多大的影响,因...
同策略(A3C、PPO、PPO+GAE)与异策略(DQN、DDPG、TD3、SAC)的主要差异是: 异策略off-policy:ReplayBuffer内可以存放“由不同策略”收集得到的数据用于更新网络 同策略on-policy:ReplayBuffer内只能存放“由相同策略”收集得到的数据用于更新网络 因此以下超参数有不同的选择方法: 记忆容量:经验回放缓存 experimence ...
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-...
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 ...
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 ...
RL论文阅读20 - MF类算法总结(VPG, TROP, PPO, DDPG, TD3, SAC),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Reinforcement learning library(framework) designed for PyTorch, implements DQN, DDPG, A2C, PPO, SAC, MADDPG, A3C, APEX, IMPALA ... - iffiX/machin
RLToolkit is a flexible and high-efficient reinforcement learning framework. Include implementation of DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 and ... - jianzhnie/RLToolkit