1 算法简介 强化学习算法是机器学习的一个重要分支,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习最优策略,以最大化累积奖励。强化学习的经典算法有SAC、Q-learning、DQN、DreamerV3、DDPG、PPO等。其中,SAC(Soft Actor-Critic)是一种基于最大熵强化学习...
Q学习,是利用一个传统算法创建Q-table,来帮助智能体找到下一步要采取的行动。DQN,是利用深度神经网络来近似Q值。DQN 引入 Experience Replay 机制从 replay 中随机采样数据以尽量减少样本间的相关性,使得网络更容易训练。另外,DQN 的 target network 和 estimate network 结构一致,经过 C 轮迭代之后更新 target netwo...
STAND ALONE COMPLEX = S . A . C 首先,我们需要明确,Q-learning算法发展成DQN算法,DQN算法发展成为DDPG算法,而DDPG算法发展成TD3算法,TD3算法发展成SAC算法 Soft Actor-Critic (SAC) 是一种基于策略梯度的深度强化学习算法,它具有最大化奖励与最大化熵(探索性)的双重目标。SAC 通过引入熵正则项,使策略在决...
1.DQN(Deep Q-Networks) DQN是由DeepMind提出的一种强化学习算法,它首次将深度神经网络与Q-Learning相结合。通过使用经验回放和目标网络来提升学习的稳定性,DQN算法在很多基准测试中都取得了优异的结果。2.DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) DDPG是一种用于连续动作空间的深度强化学习算法,它结合了深度神经网络...
(而不是 SAC, DQN等) 在讨论为什么RLHF更倾向于使PPO之前 (这里笔者暂且不考虑ORPO,GRPO 等非传统RL的算法),我们需要明确LLM的任务需求和其他算法的局限性。强化学习的核心在于如何通过交互优化策略以达到目标,而在RLHF的上下文中,目标是通过人类反馈对LLM生成的内容进行优化,使其与人类的意图Align。
单臂摆是强化学习的一个经典模型,本文采用了4种不同的算法来解决这个问题,使用Pytorch实现。 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
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: ...
DQN,即Deep Q-learning算法,是将神经网络与Q-learning算法相结合而得到的强化学习算法。在DeepMind发表的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1312.5602)中,DeepMind使用DQN算法训练出可以玩Atari游戏的模型,该模型甚至在某些游戏上表现的比... ...
在其之前有DQN(Deep Q - Networks)算法,由DeepMind提出,首次将深度神经网络与Q - Learning相结合,通过使用经验回放和目标网络提升学习的稳定性。还有DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法,是一种用于连续动作空间的深度强化学习算法,结合了深度神经网络和确定性策略梯度,在连续控制问题上表现良好并被广泛应用。
【飞桨开发者说】秦浩然,沈阳人,毕业于东北大学。强化学习技术爱好者。传统软件开发领域的前浪,AI领域的后浪。 说起强化学习的入门,不知道大家是否也是从Sarsa、Q-learning开始,到DQN,再到Policy Gradient,最后到DDPG,一步步走进了强化学习的世界。在学习了这些基础算法之后,今天我们就一起来了解一下进阶算法SAC...