TD3代码:https://github.com/XinJingHao/TD3 其他热门DRL算法:https://github.com/XinJingHao/RL-Algorithms-by-Pytorch/tree/main 1.优化目标 TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)是一种确定性策略强化学习算法,适合于高维连续动作空间。它的优化目标很简单: Q(s,a) 用大白话来讲,...
将Actor的参数更新的梯度截取到某个范围内。 2. TD3算法思路 图1. TD3算法流程 TD3算法的大致思路,首先初始化3个网络,分别为Qθ1,Qθ2,πϕ,参数为θ1,θ2,ϕ,在初始化3个Target网络,分别将开始初始化的3个网络参数分别对应的复制给target网络。θ1′←θ1,θ2′←θ2,ϕ′←ϕ。初始化Replay...
代码:https://github.com/indigoLovee/TD3 1 TD3算法简介 之前我们在讲Double DQN算法时就曾分析过Deep Q-Learning (DQN)算法存在高估问题,而DDPG算法是从DQN算法进化得到,因此它也存在一样的问题。为此,TD3算法就很自然地被提出,主要解决DDPG算法的高估问题。 TD3算法也是Actor-Critic (AC)框架下的一种确定...
TD3算法的大致思路,首先初始化3个网络,分别为Qθ1,Qθ2,πϕQθ1,Qθ2,πϕ,参数为θ1,θ2,ϕθ1,θ2,ϕ,在初始化3个Target网络,分别将开始初始化的3个网络参数分别对应的复制给target网络。θ′1←θ1,θ′2←θ2,ϕ′←ϕθ1′←θ1,θ2′←θ2,ϕ′←ϕ。初始化Replay Buffer...
代码主要是根据DDPG的代码以及TD3的论文复现的,使用的是Pytorch1.7实现的。 3.1 搭建网络结构 Q1网络结构主要是用于更新Actor网络 classActor(nn.Module):def__init__(self, state_dim, action_dim, max_action):super(Actor, self).__init__()
代码主要是根据DDPG的代码以及TD3的论文复现的,使用的是Pytorch1.7实现的。 3.1 搭建网络结构 Q1网络结构主要是用于更新Actor网络 classActor(nn.Module):def__init__(self,state_dim,action_dim,max_action):super(Actor,self).__init__()self.f1=nn.Linear(state_dim,256)self.f2=nn.Linear(256,128)self...
TD3算法的大致思路,首先初始化3个网络,分别为$Q_{\theta1},Q_{\theta2},\pi_\phi$ ,参数为$\theta_1,\theta_2,\phi$,在初始化3个Target网络,分别将开始初始化的3个网络参数分别对应的复制给target网络。$\theta{_1^′}\leftarrow\theta_1,\theta{_2^′}\leftarrow\theta_2,\phi_′\leftarrow\...