# Create a DDPG instance agent = DDPG(state_dim, action_dim) # Train the agent for max_episodes for i in range(max_episode): total_reward = 0 step =0 state = env.reset() for t in range(max_time_steps): action = agent.select_action(state) # Add Gaussian nois...
#深度强化学习——原理、算法与PyTorch实战,代码名称:代40-DDPG算法的实验过程.pyimport numpy as npimport torchimport gymimport osimport copyimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")cla...
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Exploration Noise Target network Soft Target Updates for...
要在DDPG中使用高斯噪声,可以直接将高斯噪声添加到代理的动作选择过程中。 DDPG DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)采用两组Actor-Critic神经网络进行函数逼近。在DDPG中,目标网络是Actor-Critic ,它目标网络具有与Actor-Critic网络相同的结构和参数化。 在训练期时,代理使用其 Actor-Critic 网络与环境交互,并将...
DDPG算法原理(Deep Deterministic Policy Gradient) DDPG算法是基于DPG算法所提出的,属于无模型中的actor-critic方法中的off-policy算法(因为动作不是直接在交互的过程中更新的),之后学者又在此基础上提出了适合于多智能体环境的MADDPG (Multi Agent DDPG)算法。
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是...
DDPG算法流程图如下 二、DDPG算法实现结果 实验环境:OpenAI Gym工具包中的MuIoCo环境,用了其中四个连续控制任务,包括Ant,HalfCheetah,Walker2d,Hopper 每次训练 均运行1000000步,并每取5000步作为一个训练阶段,每个训练阶段结束,对所学策略进行测试评估 与环境交互十个情节并取平均返回值 ...
DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Exploration Noise Target network Soft Target Updates for Target Network 下面我们一个一个来逐步实现: Replay Buffer DDPG使用Replay Buffer存储通过探索环境采样的过程和奖励(Sₜ,aₜ,Rₜ,Sₜ+₁)。Replay Buffer在帮助代理加速学习以及DDPG...
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network ...
DDPG实战