ddpg

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

【RL 第6章】Actor Critic、DDPG、A3C

皆さん、こんにちは、明日は新年です、明けましておめでとうございます！前几天因为各种原因吧，摆了三天，什么也没学....进度也落下了一大截...唉>_<今早找了个时间学习，看了看进度也是最后一章了，索性就一块写了，不出意外的话，今天这节内容应该是强化学习的最后一节了，后面会更新什么也不清楚了~可能也就写到这？可能也会继续写下去？一切的一切到了特定的时刻才会揭晓。以下内容除了基本的概念外，其他大部分都
NPU_Willing·2023-01-23 15:39

7个流行的强化学习算法及代码实现

目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。
·2023-01-23 11:38

【面试】2022秋招自动驾驶决策规划控制岗位面试总结

一面DDPG，TD3算法流程，区别路径规划算法了解的讲一下强化学习落地难，你的看法控制就业方向窄，建议转决策二面A星算法介绍以及实际应用的优缺点，如何解决。在
CZ一星弱火·2023-01-16 21:05

DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程

DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程actor和critic网络的学习率OU噪声参数设置整体参数设置结果我做的一个DDPG的自动驾驶横向控制的项目，用的模拟器是Torcs。
Wwwilling·2023-01-13 10:04

【原创】基于DDPG的TORCS自动驾驶训练笔记

基于DDPG的TORCS自动驾驶训练笔记(一)-知乎TORCS首页、文档和下载-赛车模拟器-OSCHINA-中文开源技术交流社区
qq_39429669·2023-01-13 10:03

基于DDPG的TORCS自动驾驶训练笔记(window实现)

安装即可链接:link1.2下载patch并替换到torcs的安装目录中链接:link1.3进入到practice界面的configurerace会出现scr_server，则torcs安装成功2.运行DDPG
闲看庭前梦落花·2023-01-13 10:02

基于highway-env的DDPG-pytorch自动驾驶实现

前言在利用强化学习进行自动驾驶开发时，虽然目前已经有了CARLA、CARSIM、TORCS等一系列开发环境，但针对本硕等一些电脑配置不高的学生党来说，一个可编辑性高、上手难度不大、不吃配置的开发环境，用来进行算法验证是非常必要的。环境的官方连接如下：https://highway-env.readthedocs.io/en/latest/优点1、对电脑配置要求不高；2、具有一定的车辆动力学模型；3
飞飞呀·2023-01-13 10:59

【学习强化学习】十、DDPG、TD3算法原理及实现

文章目录参考资料1.离散动作vs.连续动作1.1随机性策略vs确定性策略2.DDPG2.1介绍2.2DDPG：DQN的扩展。
CHH3213·2023-01-13 07:45

TD3——DDPG的优化版本

从名字看出，TD3算法是DDPG的改进版本。
隐形的翅膀_xxz·2023-01-13 07:14

DDPG算法

无模型的策略搜索方法分为随机策略搜索方法(如策略梯度)和确定性策略搜索方法(DDPG)随机策略：采用随机策略，即使在相同的状态，每次所采取的动作也可能不一样。
闲看庭前梦落花·2023-01-13 07:12

2021-11-06

使用虚拟环境训练turtlebot3小车实现避障碍实现导航关键词：DDPG，turtlebot3，gazebo，强化学习，避障导航,pytorch。
为饭带盐·2023-01-13 07:12

DDPG策略更新细节解释

DDPG算法原理DDPG采用了AC框架，与普通AC不同的是，DDPG的actor采用的是确定性策略梯度下降法得出确定的行为，而不是行为概率分布，而critic则引用了DQN的经历回放策略，使RL学习收敛更快
ggjkd·2023-01-13 07:41

强化学习之DDPG

1.为什么需要DDPG？强化学习的概念在这不再赘述，是一个agent在与环境不断交互，采用action得到reward，为了达到最大的累计奖励值的过程。
Madazy·2023-01-13 07:10

强化学习DDPG算法

强化学习DDPG算法前言因为疫情一直在辗转隔离，没心思学习，索性整理一下学过的东西，记一下学习笔记，就当自我安慰了。
Peaceful-Boy·2023-01-13 07:09

强化学习笔记【12】DDPG

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。使用说明笔记【4】到笔记【11】为李宏毅《深度强化学习》的部分；笔记【1】和笔记【2】根据《强化学习纲要》整理而来；笔记【3】和笔记【12】根据《百度强化
开心果小李·2023-01-11 08:14

DDPG简单解释

DDPG是DQN连续动作的扩展版本。
weixin_42522567·2023-01-09 14:06

算法图解里面的代码是什么代码啊_一文带你理清DDPG算法（附代码及代码解释）...

DDPG，全称是deepdeterministicpolicygradient，深度确定性策略梯度算法。deep很好理解，就是用深度网络。policygradient我们也学过了。
weixin_39801356·2023-01-09 14:35

DDPG算法

#离散动作vs连续动作离散动作与连续动作是相对的，离散可数，连续不可数；在离散场景下，输出几个动作，神经网络就输出几个概率值，用来表示随机性策略；在连续场景下，会输出具体的浮点数，用表示确定性策略；随机性策略：输入某一状态s，采取某一个action的可能性是有一个概率P的,根据概率随机抽取一个动作；确定性策略：没有概率影响，神经网络参数固定，输入同样的state，必定输出同样的action；要输出
shinel`l·2023-01-09 14:34

DDPG 代码调试问题

最近在用DDPG做实验，因为不是专门研究学习算法，作为新手遇到了不少问题，之前查到的一些回答可能不是很详细，因此记录一下。
yuer_41555·2023-01-09 14:04

深度确定性策略梯度（DDPG）

1.从随机策略到确定性策略从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Deterministic）+PG(PolicyGradient)组成。
叉车司机·2023-01-09 14:34

DDPG 算法

DDPG算法1离散动作vs.连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。在CartPole环境中，可以有向左推小车、向右推小车两个动作。
hezzfew·2023-01-09 14:33

强化学习：确定性策略梯度（DDPG）

1，确定性策略梯度1.1，基本概念随机性策略梯度算法被广泛应用于解决大型动作空间或者连续动作空间的强化学习问题。其基本思想是将策略表示成以为参数的策略函数。基于采样数据，通过调整参数使得最终的累计回报最大。即：通过一个概率分布函数，来表示每一步的最优策略，在每一步根据该概率分布进行行为采样，获得当前的最佳行为取值；生成行为过程，本质上是一个随机过程；最后学习到的策略也是一个随机策略。使用确定性策略
燕双嘤·2023-01-09 14:02

强化学习_经典论文框架

】【2015】【DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN】【2016】【PrioritizedDQN】PolicyGradient【2000】【PG】【2014】【DPG】【2015】【DDPG
哈喽十八子·2023-01-08 15:29

【强化学习】tensorflow2.0构造DDPG训练LunarLanderContinuous-v2

fromtensorflow.kerasimportoptimizers,layers,models,lossesfromcollectionsimportdequeimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomimportgymimportcopy#配置GPU内存physical_device
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:08

【参文】应用强化学习的文章

1.1Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning1.2Hybridrewardarchitectureforreinforcementlearning二、DDPG
panbaoran913·2023-01-03 13:54

强化学习之AC、A2C和A3C

tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG
微笑小星·2022-12-28 23:57

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。
o0o_-_·2022-12-28 16:45

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（4）——DDPG-based算法

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（4）——DDPG-based算法参考文献：[1]WangY,FangW,DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing
醉一心·2022-12-25 23:27

深度强化学习与迁移学习核心技术的开发与应用

时间安排大纲具体内容实操案例三天关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习-DQN算法系列9.深度策略梯度-DDPG
wargzn_·2022-12-20 08:47

什么是强化学习中的“重要性采样”？

重要性采样的原始含义，然后讲述重要性采样在强化学习中扮演的角色，最后解释一下为什么Q-Learning、DQN、DDPG这些方法不需要重要性采样。
LRJ-jonas·2022-12-18 23:22

寻找值得学习的强化学习自定义

二、车间调度问题的转化2.1.状态空间2.2动作空间2.3奖惩函数2.4环境三、深度强化学习算法3.1动作探索策略3.2激活函数的选择3.3DDPG算法总结前言标题：基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究作者
古道西风瘦码·2022-12-18 18:19

【深度强化学习】DDPG算法

算法描述DDPG算法共有4个网络，两个策略网络μ\muμ和μ′\mu^{'}μ′，它们可以根据输入状态确定地输出动作，额外加上一个噪声NtN_tNt;两个critic网络Q和Q′Q和Q^{'}Q和Q′，
FPGA硅农·2022-12-17 14:16

深度强化学习-TD3算法

/arxiv.org/pdf/1802.09477.pdfTD3（TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradientalgorithm）算法适合于高维连续动作空间，是DDPG
athrunsunny·2022-12-17 14:42

深度强化学习DDPG算法高性能Pytorch代码(改写自spinningup，低环境依赖，低阅读障碍)

写在前面DRL各种算法在github上各处都是，例如莫凡的DRL代码、ElegantDRL（推荐，易读性NO.1）很多代码不是原算法的最佳实现，在具体实现细节上也存在差异，不建议直接用在科研上。这篇博客的代码改写自OpenAispinningup源码DRL_OpenAI，代码性能方面不再是你需要考虑的问题了。为什么改写？因为源码依赖环境过多，新手读起来很吃力，还有很多logger让人头疼。这篇博客
Y. F. Zhang·2022-12-16 23:40

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
·2022-12-15 14:29

基于深度强化学习的小球弹射控制系统仿真对比DDPG和TD3

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述深度强化学习将深度学习的感知能力和
Simuworld·2022-12-12 10:00

强化学习环境：MuJoCo 安装踩坑记录（2020年7月18日）

文章目录写在开头：一、MuJoCo环境介绍：二、系统平台介绍：三、安装MuJoCo：3.1获取许可证3.2下载源文件四、安装mujoco-py五、最后解决方案：写在开头：本文写在笔者学习了强化学习算法DQN，PG和DDPG
AItrust·2022-12-11 23:58

强化学习之Actor-Critic (AC, A2C, A3C, DDPG)

目录1.ReviewPolicyGradient2.ReviewQ-learning3.Actor-Critic4.AdvantageActor-Critic5.A2C解决CartPole-v11）构建actor和critic2）算法总体流程3）从概率分布选择动作4）Critic学习5）Actor学习6.A3C7.PDPG(PathwiseDerivativePolicyGradient)8.DD
Water-drop-conquer·2022-12-11 18:50

DDPG tensorflow 2.0

DDPG算法的tensorflow2.0实现算法的详细解析可以看DDPG解析importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportgymfrommatplotlibimportpyplotaspltimportos
炸机狂魔·2022-12-08 22:21

DDPG算法流程

DDPG算法流程DDPG网络结构由现实actor网络、目标actor网络、现实Q网络、目标Q网络这四个网络组成。
格雷拉-皮奇·2022-12-07 12:33

强化学习-DDPG算法

DDPG算法在DDPG算法之前，我们在求解连续动作空间问题时，主要有两种方式：一是对连续动作做离散化处理，然后再利用强化学习算法（例如DQN）进行求解。
数据铁人·2022-12-07 12:33

DDPG源码解读

defmain():agent=DDPG(state_dim,action_dim,max_action)ep_r=0ifargs.mode=='test':agent.load(
Alvin___Lee·2022-12-07 12:02

Pytorch实现DDPG算法

文章目录回顾DDPG实现一些tricksoft-replacementaddnoisetoactionDDPG是强化学习里的一种经典算法。
小菜羊~·2022-12-07 12:31

【强化学习】Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法详解

1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的DQN的精华，合并成了一种新算法，叫做DeepDeterinisticPolicyGradient
谁最温柔最有派·2022-12-07 12:31

动手学强化学习第十三章（DDPG算法）

DDPG算法前言1.DDPG算法的特点2.算法框架3.伪代码以及代码实现前言本文理论部分主要来自知乎张斯俊的白话强化学习专栏，大佬这个专栏写的非常好对于我这种初学者提供了极大的帮助。
小帅吖·2022-12-07 12:30

强化学习（四）--DDPG算法

强化学习（四）--DDPG算法1.DDPG算法2.DDPG算法代码3.DDPG算法的效果展示上一篇文章介绍了PG算法大类的Reinforce算法，它是一种基于MC更新方式的算法，而它的另一大类是基于Actor-Critic
BUAA小乔·2022-12-07 12:58

用pytorch实现DDPG算法

DDPG算法原理的示意以及程序实现基本原理与结构：DDPG算法是Actor-Critic(AC)框架下的一种在线式深度强化学习算法，因此算法内部包括Actor网络和Critic网络，每个网络分别遵从各自的更新法则进行更新
m0_62444401·2022-12-07 12:56

初探强化学习（5）DDPG算法。包含逐行分析Pytorch代码和算法分析

这个博客适合老鸟来看，讲得很清楚。但是不详细。有没有循环神经网络的感觉？这个博客都是这种图，很有意思本文代码参考这个博客点击博客两字即可跳转。。主要从这个博客搬来的https://zhuanlan.zhihu.com/p/111257402还有这个博客讲的很清楚https://blog.csdn.net/weixin_43316082/article/details/89467208?utm_me
难受啊！马飞...·2022-12-07 12:21
上一页 1 2 3 4 5 6 7 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他