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actor-critic
【深度强化学习】8. DDPG算法及部分代码解析
DDPG是采用的也是
Actor-Critic
架
*pprp*
·
2020-11-07 20:01
深度强化学习入门
深度学习
强化学习
【/强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践/课程摘要和调参心得-No.5】连续动作空间上求解RL
可分别采用随机性策略和确定性策略：实践中可分别用sample函数和tanh函数:DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)的来源：DDPG可看做DQN的扩展版本，添加了策略网络，使用了RL中的
Actor-Critic
FlyingPie
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2020-09-17 03:40
深度学习
强化学习
深度学习
算法
5. 强化学习之——策略优化
课程大纲基于策略的强化学习：前面讲的都是基于价值的强化学习，这次讲基于策略函数去优化的强化学习蒙特卡罗策略梯度如何降低策略梯度的方差
Actor-Critic
：同时学习策略函数和价值函数基于策略的强化学习基础知识
TheWindOfJune
·
2020-09-16 00:35
强化学习
强化学习
强化学习之SAC（soft
actor-critic
）算法
https://blog.csdn.net/weixin_44436360/article/details/108077422?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-4&spm=1001.2101.3001.4242
麦子心境
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2020-09-14 15:20
强化学习
深度强化学习笔记——DDPG原理及实现（pytorch）
DDPG算法原理(DeepDeterministicPolicyGradient)DDPG算法是基于DPG算法所提出的，属于无模型中的
actor-critic
方法中的off-policy算法（因为动作不是直接在交互的过程中更新的
RavenRaaven
·
2020-09-13 21:05
强化学习
强化学习基础 | (14) Actor - Critic
在本篇我们讨论策略(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法：
Actor-Critic
算法。本文主要参考了Sutton的强化学习书
CoreJT
·
2020-09-10 17:17
强化学习基础
强化学习基础 | (15) A3C
原文地址在
Actor-Critic
中，我们讨论了
Actor-Critic
的算法流程，但是由于普通的
Actor-Critic
算法难以收敛，需要一些其他的优化。
CoreJT
·
2020-09-10 17:17
强化学习基础
强化学习基础 | (16) 深度确定性策略梯度(DDPG)
原文地址在A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决
Actor-Critic
难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进
Actor-Critic
难收敛的问题
CoreJT
·
2020-09-10 17:17
强化学习基础
深度强化学习中DDPG算法
DDPG算法是的
Actor-Critic
算法和神经网络的集合，就是actor部分和critic部分都用神经网络来表示。重要的是两个神经网络怎么优化。
zhaoying9105
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2020-08-25 01:24
机器学习
深度强化学习
算法
强化学习篇-由Policy-Gradient到Actor Critic-纯新手向
强化学习-从Policy-Gradient到
Actor-Critic
前言一、BasicComponentsπθ\pi_\thetaπθ-策略episodeTrajectory（轨迹）E[R]-ExpectedReward
胡扑扑
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2020-08-25 01:06
强化学习
强化学习笔记+代码（七）：
Actor-Critic
、A2C、A3C算法原理和Agent实现(tensorflow)
本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients算法原理和Agent实现(t
nbszg
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2020-08-25 01:06
深度学习
机器学习
Tensorflow
强化学习笔记（六）策略梯度法（Policy Gradient）及Pytorch实现
Q3：似然技巧(LikelihoodRatios)Q4：基于Pytorch的蒙特卡罗策略梯度Reinforce算法这节对应UCL课程第七讲，我决定把
Actor-Critic
放到下一节学习。之前所学习
_Epsilon_
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2020-08-25 01:57
强化学习
深度学习（四十二）——深度强化学习（5）PPO, IMPALA, Hierarchical RL, OpenAI
PPO是一种
Actor-Critic
算法。它的主要改进在它的Actor部分。我们知道，PolicyGradient算法的训练过程中，始终存在着newPolicy和oldPolicy这样一对矛盾。
antkillerfarm
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2020-08-25 00:19
深度学习
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （
Actor-Critic
Algorithm）
一文读懂深度强化学习算法A3C（Actor-CriticAlgorithm）2017-12-2516:29:19对于A3C算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。想要认识清楚这个算法，需要对DRL的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下DeepQ-learning和PolicyGradient算法。我们知道，DRL算法大致可以分为如下这几个类别：ValueB
a1424262219
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2020-08-25 00:12
基于深度强化学习的机器人手臂控制|学习笔记
将二者结合，就是
actor-critic
算法：演员基于策略作出相关动作，而评论
MIJIAMAN
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2020-08-19 15:34
深度强化学习
机器人
强化学习方法归纳
图1强化学习算法的分类强化学习方法主要包括：基于价值的方法，如Q-learning，DQN；基于策略搜索的方法（PolicyGradient）；以及两者的结合行为-评判模型（
actor-critic
）等
yeqiang19910412
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2020-08-19 06:30
增强学习
DQN算法原理详解
常见的是以DQN为代表的valuebased算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的
actor-critic
算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy
weixin_30914981
·
2020-08-17 16:12
Multi-Agent
Actor-Critic
for Mixed Cooperative-Competitive Environments 读书笔记
1.介绍本文主要是将深度强化学习应用于多智能的控制。作者提出了一种演员评论方法的改进方法，该方法考虑了其他代理人的行动策略。此外，他们引入了一种培训方案，该方案综合考虑每个代理策略，以产生更强大的多代理策略，并能够成功地学习需要复杂的多智能体协调的政策2.核心这篇文章我阅读了源码，它的网络架构如图1所示图1MADDPG从图中可以看出主要包含了Q和P网络，这两个网络是共同同时训练的。看到这里可能会有
monotonomo
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2020-08-17 13:32
深度学习
强化学习
DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）
.”，2016文章概述 这篇文章在确定性策略的基础上，结合
Actor-Critic
，提出了一种model-free的算法。直接输入原始像素，端到端（end-to-end）学习策略，输出确定动作。
Katniss-丫
·
2020-08-17 11:24
Learning)
深度强化学习cs294 Lecture6:
Actor-Critic
Algorithms
深度强化学习cs294Lecture6:Actor-CriticAlgorithms1.Improvingthepolicygradientwithacritic2.Thepolicyevaluationproblem3.Discountfactors4.Theactor-criticalgorithmState-dependentbaselines复习一下上节课的策略梯度算法。主要就是对目标函数
无所知
·
2020-08-16 14:55
深度强化学习
强化学习
Soft
Actor-Critic
论文笔记
无模型深度强化学习算法（Model-freeDRL）有两个主要缺点：1.非常高的样本复杂性（需要与环境进行大量交互产生大量样本）2.脆弱的收敛性（它的收敛性受超参数影响严重：学习率，探索常量等等）这两个缺点限制了其应用于复杂的真实世界任务。有些同策略算法（On-policy）样本效率低。比如TRPO，A3C，PPO等是同策略，他们每一步梯度计算都需要新的样本收集。而异策略算法（Off-policy
geter_CS
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2020-08-16 12:46
强化学习
Soft
Actor-Critic
（论文笔记）
SoftActor-CriticSAC跟softQLearning一样在目标函数中引入熵，其目的是希望actor估计得动作在能够完成任务的基础上尽可能随机化。使得actor可以探索更多可能性，以达到近似最优（原文是near-optimal）的多种选择。假设有多个动作差不多一样好，policy应该设置每个动作有差不多一样的概率来选择他们。本文的关键点：Off-policy方式更新，可以使用以前采样数
空苍地樱
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2020-08-16 11:24
强化学习
论文阅读
SAC（Soft
Actor-Critic
）
在这篇文章中，提出了一个基于最大熵框架的
actor-critic
离线策略的深度强化学习算法SAC（SoftAc
Katniss-丫
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2020-08-16 11:50
Learning)
强化学习经典算法笔记(十五)：Soft
Actor-Critic
算法实现
强化学习经典算法笔记(十五)：SoftActor-Critic算法实现算法简介SoftActorCritic，SAC算法是一种Off-policy算法，相比于PPO这种On-policy算法，sampleefficiency有了提高，相比于DDPG及其变种D4PG，SAC又是一种随机策略算法。SAC算法是在最大熵强化学习（MaximumEntropyReinforcementLearning）的框
赛艇队长
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2020-08-16 10:45
强化学习
【深度强化学习】A3C
上一篇对
Actor-Critic
算法的学习，了解
Actor-Critic
的流程，但由于普通的
Actor-Critic
难以收敛，需要一些其他的优化。
catchy666
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2020-08-14 21:27
强化学习
Notes
【强化学习】
Actor-Critic
算法
本篇来学习PolicyBased和ValueBased相结合的方法：
Actor-Critic
算法
Actor-Critic
算法简述演员（Actor）使用策略函数，负责生成动作Action，并与环境交互；评价者
catchy666
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2020-08-14 21:26
Notes
强化学习
强化学习笔记之基本原理（一）
技术路线强化学习的发展如图所示，从policybased的policygradient和valuebased的Q-Learning，到两者结合的
actor-critic
，综合了两者的优势，奠定了现在强化学习的基本框架
vehicoder
·
2020-08-13 19:12
强化学习
教程
【强化学习】
Actor-Critic
公式推导分析
本文是在DQN与stochasticpolicygradient基础上进行介绍，部分公式源头可以在DQN，stochasticpolicygradient中找到。一、AC算法在之前的随机策略梯度算法中，我们可以采用类似蒙特卡洛的方法采样一条轨迹后对策略进行更新，如下所示∇θJ(θ)=1N∑i=0N∑t=0T[∇θlogπθ(ai,t∣si,t)(∑t′=tTr(si,t,ai,t)−b)](1)
贰锤
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2020-08-09 14:10
强化学习
强化学习薄荷糖
强化学习实例11：策略梯度法（Policy Gradient）
为了模型的稳定，提出
Actor-Critic
算法，其主要特点是用一个独立的模型设计轨迹的长期回报，而不再
CopperDong
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2020-08-09 06:42
强化学习
Reinforcement Learning Using a Continuous Time
Actor-Critic
Framework with Spiking Neurons
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract动物会重复奖励的行为，但基于奖励的学习的生理基础仅得到了部分阐明。一方面，实验证据表明神经调节剂多巴胺携带有关奖励的信息并影响突触可塑性。另一方面，强化学习理论为基于奖励的学习提供了框架。奖励调节的脉冲时序依赖可塑性（R-STDP）的最新模型已迈出了弥合两种方法之间差距的第一步，但仍面临两个问题。首先，强化学习通常是在不适
穷酸秀才大艹包
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2020-08-03 17:00
DDPG：基于深度强化学习的连续控制（ICLR 2016）
我们基于确定性策略梯度（DeterministicPolicyGradient，DPG），提出了一种基于演员评论家（
Actor-critic
），无模型（model-free）的算法，该算法能应用在连续动作空间
dckwin
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2020-07-29 22:36
路径规划
数学算法
ADP(自适应动态规划)-值迭代
看网上ADP的代码挺少的，最近写了一个ADP值迭代的代码，分享一下，接下来也准备写
Actor-Critic
框架的代码。
cuntou0906
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2020-07-29 09:26
ADP(自适应动态规划)
强化学习
Actor-Critic
算法
在前面的文章中，介绍过基于Value的一系列强化学习算法以及基于Policy的强化学习算法。这两类算法有着各自优势，也有着各自的缺点。基于Value的算法可以单步更新，在确定性策略，离散动作空间的强化学习问题上有着良好的性能，但不适合解决连续型动作空间的强化学习问题。基于Policy的强化学习算法以回合为单位来更新，可以解决随机策略，连续型动作空间的强化学习问题，但因为是回合更新，收敛速度较慢。本
Java与Android技术栈
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2020-07-13 01:08
强化学习课程学习（7）——基于策略梯度方法求解RL
这种ValueBased强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是ValueBased强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如策略梯度(PolicyGradient)、
Actor-Critic
芷若初荨
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2020-07-10 20:46
强化学习
深度学习
强化学习PPO算法的思路流程
首先可以肯定的是PPO算法是基于
actor-critic
框架的，但是它又含有强烈的PolicyGradient的风格。本文仅介绍PPO算法的应用流程。
望天际
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2020-07-07 20:14
AI
深度强化学习
深度学习
tensorflow
神经网络
机器学习
强化学习--Pytorch--DDPG
DDPG介绍及其示例DeepDeterministicPolicyGradient是DeepMind团队为
Actor-Critic
方法打造的升级版本，其实也就是
Actor-critic
和DQN的融合版本
Chasing中的小强
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2020-07-07 19:33
Pytorch
强化学习
强化学习
python
【转】强化学习（二）
/2018/08/13/2018-08-13-RL2/强化学习（RL，基于MDP）的求解policy的方式一般分为三种：Value<—criticPolicy<—actorValue+Policy<—
Actor-critic
derek881122
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2020-07-07 06:16
深度解读Soft
Actor-Critic
算法
1前言机器人学习RobotLearning正在快速的发展，其中深度强化学习deepreinforcementlearning（DRL），特别是面向连续控制continouscontrol的DRL算法起着重要的作用。在这一领域中，目前可以说有三类行之有效的modlefreeDRL算法：TRPO,PPODDPG及其拓展（D4PG,TD3等）SoftQ-Learning,SoftActor-Critic
张博208
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2020-07-07 03:37
Reinforcement
learning
股票操作之强化学习基础（三）（Deep Q Network、
Actor-critic
、Policy gradients）
股票操作之强化学习基础（三）（DeepQNetwork、
Actor-critic
、Policygradients）接上一篇文章继续介绍一些强化学习基础。
wbbhcb
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2020-07-05 04:56
量化杂文
关于“强化学习 策略梯度方法 方差大 的原因与解决方法”问题的思考
3.1Addabaseline3.2TD代替MC(即
Actor-Critic
方法)4阅后须知1阅前需知策略梯度方法(Policy-Based)方法直接学习参数化的策略来进行动作的选择。
gbl5555
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2020-07-04 05:45
机器学习&深度学习
MADDPG: Multi-Agent
Actor-Critic
for Mixed Cooperative-Competitive Environments笔记
1.论文讲了什么在这篇文章中通过基于所有代理的观测和动作学习一个集中的critic，指导每个代理的actor进行更新的方式，将DDPG方法推广到了多代理强化学习环境中得到了MADDPG算法。主要创新点有（1）将其它代理的观测信息和决策信息用于集中critic的更新，使代理能够根据价值函数学习到合作或竞争策略，（2）通过最大似然估计的方法，近似其它代理的策略，从而可以在更新集中价值函数的过程中不需要
Melody1211
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2020-07-01 01:57
论文阅读笔记
深度强化学习8——
Actor-Critic
（AC、A2C、A3C）
上篇文章我们讲到PolicyGradient可能给出的action分布是比较极端的，导致很多状态无法进行探索，陷入局部最优，本篇我们将讨论策略(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法：
Actor-Critic
xyt_369587353
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2020-06-29 04:11
强化学习
深度学习
深度强化学习
DQN——PPO流程总结
本文主要根究莫凡大大的RL教程总结下NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,
Actor-Critic
,DDPG
小葡萄co
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2020-06-28 22:56
2.深度强化学习------SAC(Soft
Actor-Critic
)算法资料整理
SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。近期简单的看了一下SAC算法的思想，目前尚未深入研究，先把当前的资料整理一波，便于进一步学习。后续再作进一步更新1.SAC原理介绍可重点看前三篇SAC原理讲解BLOG①：这篇blog非常详细的讲解了SAC的实现过程，包括理论推导过程，看懂这篇blog基本就差不多明白SAC了。SAC原理讲解BLOG②：这篇blog对于SAC的算法思路做了一个很好的梳
EdenJin
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2020-06-25 14:20
深度强化学习
Actor-Critic
Actor-Critic
！1.什么是
Actor-Critic
?
The_Thinker_QChen
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2020-06-25 06:34
强化学习
强化学习：
Actor-Critic
如何指导蒙特卡洛搜索
最近自己写这个五子棋的强化学习AI遇到了很多困难，而且在如何使用训练结果来指导蒙特卡洛搜索方面遇到了障碍。又重新回看了这个AlphaZero-Gomuku项目的源码，从中学到了很多东西，以及许多遇到的问题的具体解决方案。啊啊啊，好后悔，应该早点回去看的。（当然，源码还是有一些地方没有看明白）在之前写过的博文面向初学者的蒙特卡洛树搜索MCTS详解及其实现中，我们已经讲了如何基于UCB进行探索和利用，
彩虹糖梦
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2020-06-22 20:22
杂文
强化学习—DQN算法原理详解
常见的是以DQN为代表的valuebased算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的
actor-critic
算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy
binbigdata
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2020-06-22 18:40
深度学习
[论文翻译]Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning
Hi，论文翻译仅供参考，想了解细节还是建议阅读原文论文链接：Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning引入注意力机制的
Actor-Critic
Katniss-丫
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2020-06-21 23:41
Learning)
actor-critic
1.actor是policy-gradient，critic是类似于q-learning的value-based的另一个代表：state-value，所以
actor-critic
是policy-gradient
Iverson_henry
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2020-06-18 15:58
[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）
PolicyGradient易混知识勘误_from李宏毅P2——PPO\Off-policy\On-policy易混知识勘误_from李宏毅P3——Q_Learning易混知识勘误_from李宏毅P4——
Actor-Critic
Love_marginal
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2020-04-15 14:33
强化学习
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