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...
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...
在DQN中,动作是离散的,通常使用\epsilon-贪婪策略进行选择。然而,LLM(Large Language Models)的输出是连续概率分布,无法直接适配离散动作的Q学习方法。要应用DQN,需要对动作空间进行离散化,但这会引入近似误差,导致生成质量下降。 同时,DQN存在样本效率较低和收敛性不稳定的问题,在RLHF的大规模复杂任务中会放大这些缺点。
self.position= (self.position + 1) %self.capacitydefsample(self, batch_size):#采样returnrandom.sample(self.memory, batch_size)def__len__(self):returnlen(self.memory)classDQN(object):def__init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.net=Net(input_size, hidden_size, output...
强化学习 单臂摆(CartPole) (DQN, Reinforce,Actor-Critic, DDPG, PPO, SAC)Pytorch 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。
的动作大量达到边界值时效果会变差,例如在控制机器人移动时全速移动通常是最优解,则不适合使用 SAC 算法,这主要原因是 SAC 在计算策略熵时使用了 tanh() 的导数项作为修正,使得动作值接近 - 1、+1 边界值时计算误差非常大,导致梯度方向出现错误,详见如何选择深度强化学习算法:MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等...
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: ...
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、PPO1、PPO2 本文未涉及:ACER、ACKTR、GAIL、HER、TRPO ...
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: ...
A3C相比DQN训练速度大幅提高。读完可以扫一眼A2C(Advantage Actor-Critic)。TRPO (2015): 文章首先推导出了单调改进策略的策略迭代方法,然后使用几个近似值包括一个替代的目标函数(a surrogate objective function),得到了TRPO。ACER (2016): AC + Experience Replay....