目录 1.前言2.代码2.1 主结构2.2 Actor Critic2.3 经验池2.4 每回合算法 1.前言 这次的内容主要是针对上一下讲解的DDPG理论部分进行实战，实战效果如下： ?...== MAX_EP_STEPS-1: break 完整代码：https://github.com/cristianoc20/RL_learning/tree/master/DDPG
DDPG 是 DQN 的一个扩展的版本。在 DDPG 的训练中，它借鉴了 DQN 的技巧：目标网络和经验回放。...所以 DDPG 直接在 DQN 基础上加了一个策略网络，就是蓝色的这个，用来直接输出动作值。所以 DDPG 需要一边学习 Q 网络，一边学习策略网络。Q 网络的参数用 w 来表示。...DDPG 的目的也是为了求解让 Q 值最大的那个 action。...这就是为什么我们去看一些 DDPG 的文章，会发现 DDPG 会有四个网络。...注意，因为 DDPG 使用了经验回放这个技巧，所以 DDPG 是一个 off-policy 的算法。 3 Exploration vs.
Remember the difference between the DQN and DDPG in the Q function learning is that the Target’s next...value is directly estimated by critic_target itself (Q value function).) 72. the critic (Q function) in DDPG
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最近看了一些大佬的DDPG的实现（其实都是基于莫凡大佬的那个版本），结合我自己的毕设问题，发现只是用普通的全连接网络好像不太稳定，表现也不好，于是尝试了一下试着用一直对序列数据有强大处理能力的lstm来试试...（虽然这个已经有人做过了），自己手动实现了一下基于lstm的ddpg，希望各位大佬指导指导。...import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from Env_2_DDPG import...(nn.Module): def __init__(self): super(ddpg_lstm, self)....(s) s_, r = env.step(a) ddpg.store_trans(s, a, r/10, s_) if ddpg.index
Policy Gradient (DDPG)，DDPG最大的优势就是能够在连续动作上更有效地学习。...DDPG有个清晰的了解。...那 DDPG 到底是什么样的算法呢, 我们就拆开来分析。...那我们也把这种思想运用到DDPG中，使DDPG也具备这种优良形式。但是DDPG的神经网络形式却比DQN的要复杂一点。 ?...在实际运用中，DDPG这种做法确实带来了更有效的学习过程。 以上就是对DDPG的一个大概简介，看完大概了解整个DDPG包括什么就可以，接下来将会带大家探索DDPG的细节。
今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!! 引言 深度强化学习最近取得了很多进展，并在机器学习领域得到了很多的关注。...随后，同样是DeepMind提出的DDPG，则可以解决有着高维或者说连续动作空间的情境。...之后所介绍的DDPG就是基于这样一种Actor-Critic架构的深度强化学习方法。...DDPG采用了DQN的成功经验。即采用了样本池和固定目标值网络这两项技术。也就是说这两个网络分别有一个变化较慢的副本，该变化较慢的网络提供给更新信息中需要的一些值。...DDPG的整体结构如下： DDPG方法是深度学习和强化学习的又一次成功结合，是深度强化学习发展过程中很重要的一个研究成果。
可以说Actor-Critic + DQN = DDPG，今天，我们就来一探DDPG的究竟！ 1、DDPG原理 什么是DDPG呢 什么是DDPG呢？...类似于这种情况，DDPG就可以大显神威了。...DDPG学习中的小trick 与传统的DQN不同的是，传统的DQN采用的是一种被称为'hard'模式的target-net网络参数更新，即每隔一定的步数就将eval-net中的网络参数赋值过去，而在DDPG...DDPG的完整流程 介绍了这么多，我们也就能顺利理解原文中的DDPG算法的流程： ? 2、DDPG算法实现 好了，原理介绍的差不多了，我们来看一下代码的实现。本文的代码仍然参考的是莫烦老师的代码。...本文代码的github地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/blob/master/Basic-DDPG/DDPG-update.py
DDPG和PPO都是AC框架。 本文主要介绍DDPG。 DDPG 从名字我们也可以看出DDPG就是DPG和DQN的结合。...DDPG--deep deterministic policy gradient DDPG是结合了DPG和DQN。...所以DDPG和DPG一样，更新网络和目标网络也是不同的策略，所以属于off_policy。...借鉴https://blog.csdn.net/kenneth_yu/article/details/78478356中流程图，可以比较清晰的了解DDPG的算法。...(s, a, r / 10, s_) if ddpg.pointer > MEMORY_CAPACITY: ddpg.learn() 保存了一定量数据后，就可以进行
可以说Actor-Critic + DQN = DDPG，今天，我们就来一探DDPG的究竟！ DDPG原理 01 什么是DDPG呢？ 什么是DDPG呢？...类似于这种情况，DDPG就可以大显神威了。...02 DDPG的网络结构 盗用莫烦老师的一张图片来形象的表示DDPG的网络结构，同图片里一样，我们称Actor里面的两个网络分别是动作估计网络和动作现实网络，我们称Critic中的两个网络分别是状态现实网络和状态估计网络...论文中提到的另一个小trick是对采取的动作增加一定的噪声： 04 DDPG的完整流程 介绍了这么多，我们也就能顺利理解原文中的DDPG算法的流程： DDPG算法实现 好了，原理介绍的差不多了，我们来看一下代码的实现...本文代码的github地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/blob/master/Basic-DDPG/DDPG-update.py
http://www.jianshu.com/p/a3432c0e1ef2 使用Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶） ?...然后 git clone https://github.com/yanpanlau/DDPG-Keras-Torcs.git #建议下载zipcd DDPG-Keras-Torcscp *.* ...../gym_torcspython3 ddpg.py 作者使用的是python2，所以他将snakeoil3_gym.py文件做了一些修改。...根据DDPG的论文，动作输入直到网络的第二个隐藏层才被使用。同样我们使用了Merge函数来合并动作和状态的隐藏层。...总结和进一步的工作 我们成功地使用 Keras和DDPG来玩赛车游戏。
视频 完整代码的github链接：https://github.com/kennethyu2017/ddpg 下面分模块讲解： 代码框架 再回顾一下ddpg算法的流程图: ---- actor...DDPG_CFG.critic_n_fc_units = [400, 300] DDPG_CFG.critic_fc_activations = [tf.nn.elu] * 2 DDPG_CFG.critic_fc_initializers...= 1e-3 DDPG_CFG.critic_learning_rate = 1e-4 DDPG_CFG.critic_reg_ratio = 1e-2 DDPG_CFG.tau = 0.001 DDPG_CFG.gamma...= 0.99 DDPG_CFG.num_training_steps = 25*(10**5) # 2.5M steps total DDPG_CFG.eval_freq = 3*10000 DDPG_CFG.num_eval_steps...你可以探索更多有效的noise，去帮助ddpg寻找最优解。
Parl基础命令 【三】-Notebook、&pdb、ipdb 调试 【四】-强化学习入门简介 【五】-Sarsa&Qlearing详细讲解 【六】-DQN 【七】-Policy Gradient 【八】-DDPG...连续动作空间 离散动作&连续动作 2.DDPG讲解Deep Deterministic Policy Gradient deep-神经网络--DNQ扩展 目标网络 target work 经验回放...memory Deterministic Policy Gradient ·Deterministic 直接输出确定的动作 ·Policy Gradient 单步更新的policy网络 DDPG
DDPG的原理 DDPG有4个网络，在了解这4个网络的功能之前，我们先复习DDQN的两个网络：当前Q网络和目标Q网络的作用。可以复习强化学习（十）Double DQN (DDQN)。 ...，这部分DDQN的功能到了DDPG可以在Actor当前网络完成。...DDPG除了这4个网络结构，还用到了经验回放，这部分用于计算目标Q值，和DQN没有什么区别，这里就不展开了。 此外，DDPG从当前网络到目标网络的复制和我们之前讲到了DQN不一样。...DDPG实例 这里我们给出DDPG第一个算法实例，代码主要参考自莫烦的Github代码。增加了测试模型效果的部分，优化了少量参数。...DDPG总结 DDPG参考了DDQN的算法思想吗，通过双网络和经验回放，加一些其他的优化，比较好的解决了Actor-Critic难收敛的问题。
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。...DDPG 算法不是通过直接从 Actor-Critic 网络复制来更新目标网络权重，而是通过称为软目标更新的过程缓慢更新目标网络权重。..."" Initializes the DDPG agent....# Create a DDPG instance agent = DDPG(state_dim, action_dim) # Train the agent for max_episodes for
了解了环境，下面我们将探讨 DDPG 算法、它的实现，以及它如何有效地解决这种环境中的连续控制问题。...连续控制的算法选择：DDPG 当涉及到像Reacher问题这样的连续控制任务时，算法的选择对于实现最佳性能至关重要。...在这个项目中，我们选择了DDPG算法，因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。...DDPG算法在Reacher 环境中工作 为了更好地理解算法在环境中的有效性，我们需要仔细研究学习过程中涉及的关键组件和步骤。 网络架构 DDPG算法采用两个神经网络，Actor 和Critic。...from collections import deque import numpy as np import torch from ddpg import DDPG def train_ddpg
0.99 2.2 on-policy算法中常见的超参数 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
建议换算法，DDPG改成TD3改动很小，SAC对超参数没这么敏感，不要死磕DDPG，可以参考曾伊言：如何选择深度强化学习算法？...MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等（已完成） 3.个人最终解决方案： 之前设置隐藏层大小都是一致的，现在把神经元个数增加，然后输入大于输出就好了！ 输入256 输出128
towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG...2.4 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG） 虽然 DQN 在高维问题上取得了巨大的成功，例如雅达利游戏，但动作空间仍然是离散的。...DDPG 依赖于「行动者-评论家」（actor-critic）架构。行动者用来调整策略函数的参数，即决定特定状态下的最佳动作。...「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。...DDPG 的伪代码 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。 ✄------------------------------------------------
towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG...2.4 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG） 虽然 DQN 在高维问题上取得了巨大的成功，例如雅达利游戏，但动作空间仍然是离散的。...DDPG 依赖于「行动者-评论家」（actor-critic）架构。行动者用来调整策略函数的参数?，即决定特定状态下的最佳动作。 ?...「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。 ?...DDPG 的伪代码 ?
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