ddpg

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么也需要自己写一个局部最优的算法评
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

1.原因：选择动作值只在-11之间取值actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。其次，tanh激活区是有范围的，你的预激活变量（输入tanh的）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了2.解决方案：1、网络的输入输出都是归一化之后的，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的，2、修改reward能
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法
汀、人工智能·2023-07-16 10:53

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-07-16 07:46

强化学习算法TD3论文的翻译与解读：延迟学习、软更新、策略噪声、梯度截取

，作者本人的TD3代码，PyTroch实现与原版DDPG相比，TD3的改动可以概括为：使用与双Q学习（DoubleDQN）相似的思想：使用两个Critic（估值网络Q(s,a)）对动作-值进行评估，训练的时候取
汀、人工智能·2023-07-15 22:03

详解DDPG算法：解决对大量的超参数、随机重启、任务环境敏感问题，完成月球着陆器，双足机器人demo、以及超参数调优教学

0.demo展示当我复现强化学习算法DDPG时，我发现论文中缺少必要的实现细节，例如：Gamma、噪声方差、最大训练步数等参数的取值。
汀、人工智能·2023-07-15 22:03

机器学习深度确定性策略梯度（DDPG）笔记

深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient，DDPG）是一种用于解决连续动作空间的强化学习算法。它结合了确定性策略梯度方法和深度神经网络。
Aresiii·2023-07-15 08:54

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-07-15 05:44

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例

深度强化学习DeepReinforcementLearning简称为DRL运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础深度强化学习算法能训练能智能体:机械臂取物、飞行器避障、控制交通灯、机器人移动、交易股票、训练基站波束成形选择合适的权重超越传统算法。实际使用时，问题却很多:一开始会问：算法那么多，要选哪个？训练环境怎么写？选
汀、人工智能·2023-07-14 15:18

多智能体强化学习（MARL）研究汇总：行为分析、通信学习、协作学习、智能体建模

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-07-14 15:48

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-06-23 21:00

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-06-23 21:30

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-06-21 04:16

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-06-21 04:15

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG
汀、人工智能·2023-06-20 14:35

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么也需要自己写一个局部最优的算法评
·2023-06-19 12:51

强化学习_06_pytorch-TD3实践(BipedalWalkerHardcore-v3)

基于策略的离线算法TD31.1简介reference:openai-TD3DDPG的critic会高估,从而导致actor策略失败。TD3是增加了三个关键技巧优化DDPG。
Scc_hy·2023-06-18 16:26

强化学习DDPG：Deep Deterministic Policy Gradient解读

因此DDPG提出了一种off
tostq·2023-06-17 07:24

SAC代码 pytorch框架，2023年了还在用假的SAC？

SAC训练的效果比DDPG还差，难道写出这SAC代码的作者自己都不觉得奇怪吗？都不怀疑一下为什么
方土成亮·2023-06-10 01:06

使用Actor-Critic的DDPG强化学习算法控制双关节机械臂

我们的目标是高精度的到达目标位置，所以这里我们可以使用专为连续状态和动作空间设计的最先进的DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法。
deephub·2023-06-08 12:44

图解DQN，DDQN，DDPG网络

图解DQN，DDQN，DDPG网络1.DQN1.1网络结构1.2产生experience的过程1.3Q网络的更新流程2.DDQN2.1网络结构2.2产生experience的过程2.3Q网络的更新流程3
ReEchooo·2023-06-08 09:03

深度强化学习-DDPG代码阅读-AandC.py(2)

目录1.编写AandC.py1.1导入包1.2定义权重和偏置初始化器1.3定义ActorNetwork类1.3.1代码总括1.3.2代码分解1.4定义self.update_target_network_params1.4.1代码总括1.4.2代码分解1.5使用Adam优化1.6定义create_actor_network()函数1.6.1代码总括1.6.2代码分解1.7定义Actor函数1.7.
天寒心亦热·2023-04-20 13:01

深度强化学习-DDPG代码阅读-ddpg.py(1)

目录1.编写ddpg.py1.1导入需要的包和其他的python文件1.2定义训练函数train()1.2.1代码总括1.2.2代码分解1.3定义测试函数test()1.3.1代码总括1.3.2代码分解
天寒心亦热·2023-04-20 13:00

DQN算法详解

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
kill bert·2023-04-18 04:01

Policy Gradient Methods, DPG 和 DDPG

1.介绍首先了解一下策略梯度法，之后再对DPG和DDPG两篇论文进行学习。2.梯度策略法梯度策略法(PolicyGradientMethods)英文好的同学移步这里看原文。
Junr_0926·2023-04-16 12:53

Q学习延伸至DDPG算法公式

而DPG的轨迹分布函数定义:DDPG改进：利用分布式独立探索，在策略中加入一个来自轨迹N的噪音Lossfunction:参数更新方式，2个部分：策略梯度的只管解释随机策略梯度的计算公式为：经验平均估计策略的梯度
天使的白骨_何清龙·2023-04-15 03:18

深度强化学习 DDPG 详细代码示例

"""DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)-----------------------------------------AnalgorithmconcurrentlylearnsaQ-functionandapolicy.Itusesoff-policydataandtheBellmanequationtolearntheQ-function
LRJ-jonas·2023-04-14 09:57

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(三)-CQL在DDPG下的代码实现和实际应用效果

1.首先笔者采用OnlineDDPG算法进行了训练，并得到了训练结果，模型参数存储在目录下名为DDPG_weight的文件中。2.笔者根据OnlineDDPG得到的
lotylotylotyloty·2023-04-09 12:55

DDPG代码实现

DDPG代码实现文章目录DDPG代码实现代码及解释1.超参数设定2.ReplayBuffer的实现3.Agent类的实现3.1.
新时代原始人·2023-03-28 14:59

【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法(DeterministicPolicyGradient，DDPG)。并基于OpenAI的gym环境完成一个小游戏。
立Sir·2023-03-19 08:20

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用
RobinZZX·2023-03-13 05:20

[DDPG] Continuous Control with Deep Reinforcement Learning

etal.Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning[J].arXivpreprintarXiv:1509.02971,2015.概述DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG
超级超级小天才·2023-03-12 17:29

RL策略梯度方法之(七): Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)

文章目录原理解析总体概述细节实现算法实现总体流程代码实现DDPG\color{red}DDPGDDPG：[paper：continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning
晴晴_Amanda·2023-03-11 08:06

SAC算法解析

上一篇文章介绍了利用确定策略来解决连续控制问题的DDPG，现在再来介绍一种非常牛的用随机策略来做连续控制的方法SoftActorCritic(SAC)。
金色暗影·2023-02-07 10:15

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第三部分：在V-rep中用python控制机械臂)

实验涉及的内容有：V-rep机器人仿真，YOLOV3图像识别，强化学习DDPG，UR5机械臂及RG2机械手，Kinect摄像头。使用环境：Win10，Pytorch0.4，V-rep整个
北木.·2023-02-05 09:13

DDPG算法控制Pendulum模型的python实现

目录0.写在前面1.DDPG概述2.Pendulum概述3.DDPG智能体创建4.DDPG智能体训练0.写在前面一开始使用MATLAB学习DDPG，很容易上手，但是对DDPG的理解不够，所以用python
SudoReboot·2023-02-03 02:39

gym-Pendulum v1 + DDPG(PyTorch)

Pendulum是一个强化学习的经典游戏，游戏目标是希望控制红色的杆竖直向上。Pendulum环境定义了坐标系、动力学方程等，还有state，action，reward。需要自己写的部分是网络结构和更新算法。gym源码：https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/pendulum.py倒立摆摆动问题是基于控制
sc0024·2023-02-02 12:34

DDPG玩Pendulum-v0

参考莫烦和Keras深度强化学习–DPG与DDPG实现，代码actor有两个网络，ae接受当前状态s，计算当前行为a，并执行a，at接受下个状态s_，计算下个行为a_，传给ct，通过最大化q(最小化-q
安達と島村·2023-02-02 12:34

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建一、pendulum-v0环境的搭建1.系统示意图2.拉格朗日方程3.状态方程4.仿真方程5.reward定义6.python程序二、DDPG的实现1.
断情冢·2023-02-02 12:03

强化学习_06_pytorch-DDPG实践(Pendulum-v1)

一、DDPG简介PPO这类算法都是在线策略算法，样本效率（sampleefficiency）较低。像DQN算法，是直接估计最优价值函数，可以做离线策略学习，但是它只能处理动作空间有限的环境。
Scc_hy·2023-02-02 12:03

基于Pendulum的DDPG简洁示例【TF 2.X】

文章目录前言构建模型训练模型并保存前言  现在网上已有的DDPG实现多是TF1.X时的风格，相较之下实现不够优雅，也不够简洁直观。
gdhy9064·2023-02-02 12:03

【强化学习】深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解 Pendulum 问题 + Pytorch代码实战

文章目录一、Pendulum问题介绍二、深度确定性策略梯度(DDPG)算法三、Python代码实战3.1运行前配置3.2主要代码3.3运行结果展示3.4关于可视化的设置一、Pendulum问题介绍动作：
WSKH0929·2023-02-02 12:02

快乐的强化学习6——DDPG及其实现方法

快乐的强化学习6——DDPG及其实现方法学习前言一、简介二、实现过程拆解1、神经网络的构建a、Actor网络部分b、Critic网络部分c、网络连接关系2、动作的选择3、神经网络的学习三、具体实现代码学习前言刚刚从大学毕业
Bubbliiiing·2023-01-29 11:59

tensorflow2 tf2 DDPG算法玩立棍小游戏

DDPG算法就不做过多解读了,就是用来进行连续值预测,本文是使用DDPG进行立棍小游戏,详细过程解读注释在代码中,算法和模型都非常简单,考验的是基础,使用两个全连接模型,相互配合更新,共同让整个模型进步
qq_32740973·2023-01-29 11:55

强化学习--DDPG---tensorflow实现

完整代码：https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game论文《Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning》https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdfDeep_Deterministic_Policy_GradientDDPG与AC的区别：AC:Actor:利
anqiu4023·2023-01-29 11:24

tensorflow实现强化学习DDPG算法

目录基于tf2.x实现DDPG1.相关依赖库2.DDPG代码实现3.gym环境测试基于tf1.x实现DDPG1.相关依赖库2.DDPG代码实现3.gym环境测试参考资料基于tf2.x实现DDPG1.相关依赖库
然后就去远行吧·2023-01-29 11:24

RL 笔记(2) 从Pollicy Gradient、DDPG到 A3C

RL笔记(2)从PollicyGradient、DDPG到A3CPollicyGradientPolicyGradient不通过误差反向传播，它通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。
WensongChen·2023-01-23 15:44

Actor-Critic、DDPG、A3C

我们知道，学术中很多时候一般是先有了牛逼算法A，再有了牛逼算法B。但A，B算法一般都有缺点，于是有一天有人将两者整合，结合了两者优点，避免了两者缺点，皆大欢喜，喜大普奔。但对于AC算法来说其架构可以追溯到三、四十年前。最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法，然后Barto,Sutton和Anderson等大牛在1983年左右引入了actor-critic架构。但由于AC算法的研究难
weixin_30790841·2023-01-23 15:13

RL Policy-Based : Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO

RLPolicy-Based，基于策略梯度PG的算法：PG基础:REINFORCEPG扩展：Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO=============REINFORCEAlgorithms
apche CN·2023-01-23 15:41
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