因为平时使用pytorch较多,且大神当时使用的tensorflow版本也较低,于是便借此使用pytorch复现一下DDPG。 注意:本文参考的是莫凡大神的tf版本代码,指路https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/intro-DDPG/ 回顾算法 DDPG即Deep Deterministic Policy Gradient,确定性策略梯度算法。它结构上基于Act...
该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码,以供他们学习深度强化学习算法。 将来,将添加更多算法,并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络(DQN) 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度(DDPG) 优势演员评判(A2C) 信任区域策略梯度(TRPO) 近端政策...
重新实现并。 欢迎捐款。 如果您知道如何使其更稳定,请随时发送拉取请求。 跑步 使用默认的超参数。 对于NAF: python main.py --algo NAF --env-name HalfCheetah-v2 对于DDPG python main.py --algo DDPG --env-name HalfCheetah-v2 所需:1积分电信网络下载...
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...