ddpg 第4页

CoppeliaSim学习笔记（1）：建立Python脚本与CoppeliaSim的连接

Python项目与V-REP联合仿真-PlayV-REPwithPythonCoppeliaSim(原V-REP)新手上路V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG

qq_22487889·2022-12-03 12:53

强化学习--DDPG算法

近期在课堂上汇报了DDPG这个算法，结合自己的ppt总结一下这个算法。DDPG是一种深度确定性的策略梯度算法，它是为了解决连续动作控制问题而提出的算法。

秃头研究生·2022-12-02 19:05

RL: 几个扩展性很好的网络

目前主流网络是Q-network,AC框架Q-Net:DQN,DuelingQN,DoubleQN,D3QNAC:DDPG,TD3,PPO,SAC等基础网络如下，可扩展性很好：详情参考ElegantRLimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp

IEEEagent RL·2022-12-02 13:10

强化学习原理与应用作业二

Task2ImplementingPolicyGradient2.1REINFORCE及变体forCartPole-v02.2A2CforCartPole-v03.Task3ImplementingDDPG(TD3)3.1DDPG

Echo木·2022-12-02 13:05

论文笔记之DPG

原论文地址阅读DPG的必要性：A2C的难收敛使得policy-based向着DDPG发展，而DDPG=Deep+DPG，因此想要理解DDPG算法，就必须先理解DPGDeterministicPolicyGradientAlgorithms

Ton10·2022-12-02 13:30

强化学习：Actor-Critic、SPG、DDPG、MADDPG

马尔可夫决策过程（MDP）MDP由元组(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,\gamma)(S,A,P,R,γ)描述，分别表示有限状态集、有限动作集、状态转移概率、回报函数、折扣因子。与马尔可夫过程不同，MDP的状态转移概率是包含动作的，即Pss′a=P[St+1=s′∣st=s,At=a]P_{ss'}^a=P[S_{t+1}=s'|s_t=s,A_t=a]Pss′a=P[St+1=s′∣st

Hellsegamosken·2022-12-02 13:26

pytorch 笔记：DDPG （datawhale 代码解读）

理论部分可见：强化学习笔记：双延时确定策略梯度(TD3)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客源代码路径：easy-rl/codes/DDPGatmaster·datawhalechina/easy-rl(github.com)1task0.py1.1库导入importsys,osimportdatetimeimportgymimporttorchfromenvimportNormalizedA

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:15

强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现

花了我零零散散两周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2

百度pkq·2022-12-01 16:46

深度确定性策略梯度（DDPG）算法（DataWhale组队学习笔记）

DDPG是连续控制领域的经典算法之一。DDPG是为了让DQN可以扩展到连续的动作空间而提出。

Savarus·2022-11-30 23:43

论文笔记之RL优化——高斯平滑的Q函数

学习目的：近期需要去学习下TD3算法，一种在连续动作空间比DDPG更好的policy-based算法。其中需要用到smoothed-Q。

Ton10·2022-11-29 19:38

【五】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、(五)在线部署及预测】PARL

入门教学【二】-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】-PolicyGradient【八】-DDPG

汀、·2022-11-28 22:31

多智能体强化学习算法整理

2.2QMIX(ICML2018)模拟环境1.Policy-based：1.1MADDPG(NIPS2017):参考博客：多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】超级经典，是基于DDPG

strawberry47·2022-11-28 20:39

RuntimeError: Could not find GCC executable.

今天使用paddle的parl的ddpg时候，出现了下面的问题：[03-0118:44:[email protected]:242]Argv:train.py[03-0118:44:43MainThread

农民小飞侠·2022-11-28 15:39

Twin Delayed DDPG(TD3)-强化学习算法

文章目录BackgroundQuickFactsKeyEquationsExplorationvs.ExploitationPseudocodeDocumentationBackground尽管DDPG

Mystery_zero·2022-11-28 13:01

【PyTorch深度强化学习】DDPG算法的讲解及实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、DDPG背景及简介在动作离散的强化学习任务中，通常可以遍历所有的动作来计算动作值函数q(s,a)q(s,a)，从而得到最优动作值函数q∗(s,a)q

showswoller·2022-11-28 07:23

【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、双延迟-确定策略梯度算法在DDPG算法基础上，TD3算法的主要目的在于解决AC框架中，由函数逼近引入的偏差和方差问题。

showswoller·2022-11-28 07:23

《强化学习周刊》第48期：DA3-X、DVORL、PBRL & PW-DDPG

No.48智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《强化学习周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《强化学习周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究

智源社区·2022-11-22 21:17

强化学习经典model-free方法总结

1.1sarsa1.2Q-learning1.3DQN1.4DoubleDQN1.5DuelingDQN1.6QR-DQN1.7Rainbow2.基于价值和策略(Actor-Critic)的方法2.1A2C和A3C2.2TRPO2.3PPO2.4SAC2.5DPG2.6DDPG2.7TD3

ReEchooo·2022-11-21 21:59

深度强化学习面试题汇总

A3C和DDPG区别和共同点？value-based和policy-based关系？off-policy和on-policy的好与坏？表格式

小郁同学·2022-11-21 21:59

深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

一、存在的问题DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。然而在实际中，控制问题则是连续的，高维的，比如一个具有6个关节的机械臂，每个关节的角度输出是连续值，假设范围是0°~360°，归一化后为（-1，1）。若把每个关节角取值范围离散化，比如精度到0.01，则一个关节有200个取值，那么6个关节共有2006个取值，若进一步提

智元元·2022-11-21 21:28

【重磅总结】170道强化学习面试题目汇总，助力实验室RLer冲刺求职季！

A3C和DDPG区别和共同点？value-based和policy

深度强化学习实验室·2022-11-21 21:54

DRL经典文献阅读（二）：确定性策略梯度（DPG+DDPG）【附代码】

原文题目：(一)DeterministicPolicyGradientAlgorithms(二)Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning作者：DavidSilver、GuyLever、NicolasHeess、ThomasDegris、DaanWierstra、MartinRiedmiller发表时间和期刊（或会议）：2014,ICML文章下载：

二向箔不会思考·2022-11-21 21:52

Easy Rl - 7.DDPG算法

关键词深度确定性策略梯度（deepdeterministicpolicygradient，DDPG）：在连续控制领域经典的强化学习算法，是深度Q网络在处理连续动作空间的一个扩充方法。

加油呀，哒哒哒·2022-11-20 19:58

【Spinning up】零、DRLib:一个简洁的强化学习库，集成了HER和PER

目前分享出来的有，tf1和torch版本的主流offpolicy强化算法，DDPG，SAC，TD3，对每个

hehedadaq·2022-11-20 08:54

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第一部分：Vrep基本操作)

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。

Ianlande·2022-11-19 08:20

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第二部分：Vrep与python的联调)

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。

Ianlande·2022-11-19 08:20

强化学习总结

对网上一些视频以及文章中的知识点进行了如下整理：●强化学习：寻找一个合适的函数，将观察到的环境（environment）作为输入，目标是最大化回报（reward）（从经验中学习）RLAlgorithms1.0绪论a.更新策略：单步更新：DDPG

江畔无月·2022-11-19 01:54

reinforce learning、强化学习、增强学习、RL

DDPG论文理解几个概念WhatisRL通过不断尝试不同策略地种瓜，学会了一个（或几个）种出好瓜的策略π（即学习，或称训练）。利用学习得到的策略π，进行下一次的种瓜（即应用）。

干了这碗汤·2022-11-10 07:02

深度学习与计算机视觉教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略,Actor-Critic,DDPG,A3C)（CV通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-09-24 03:12

MARL学习篇----MADDPG

MARL学习篇----MADDPG前言MADDPG是DDPG在多智能体任务中的一种扩展，其基础思想为：集中式学习，分散式执行（CTDE）。

昨日啊萌·2022-09-05 21:21

入门篇---DDPG代码逐行分析（pytorch）

入门篇—DDPG代码逐行分析（pytorch）在上一篇中我们简单整理了一下DQN的代码，这一篇则是解决连续状态，连续动作的问题----DDPG算法一些需要注意的点这里使用了OU-noise，由于其参数较多

昨日啊萌·2022-09-05 21:51

连续动作的强化学习算法——SAC

SoftActor-Critic 目前来说，关于连续动作的强化学习算法，经常使用到的就是PPO、DDPG和SAC以及在此基础上的改进算法，这里主要说一下SAC算法。

小王爱学习1234443·2022-08-30 07:12

2021深圳杯数学建模D题---基于DDPG算法的微分博弈问题（思路及代码）

文章目录前言思路代码gym环境DDPG算法测试代码结果一只犬一只羊的情况回报收敛的趋势图羊的逃逸路径犬的追捕极角羊的逃逸极角羊的逃逸半径两只犬一只羊的情况回报收敛的趋势图羊的逃逸路径羊的逃逸极角羊的逃逸半径犬

NP_hard·2022-08-10 07:05

强化学习算法 DDPG 解决 CartPole 问题，代码逐条详解

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解使用DDPG解决连续控制版本的CartPole问题，给小车一个力（连续量）使得车上的摆杆倒立起来。

AItrust·2022-07-17 07:21

（RL强化学习）A2C PPO DDPG理论和具体算法流程

文章目录ACPPO（proximalPolicyOptimization）DDPG（deepdeterministicpolicygradient）深度确定性策略梯度算法ps:笔记参考了强化学习–从DQN

Hoyyyaard·2022-07-05 07:01

【学习强化学习】总目录

目录一、强化学习概述二、MDP过程三、表格型方法四、策略梯度五、PPO六、DQN七、DQN进阶八、连续动作下的DQN设计九、Actor-Critic算法十、DDPG、TD3算法十二、SparseReward

CHH3213·2022-06-29 16:28

深度强化学习-DDPG算法原理与代码

深度强化学习-DDPG算法原理与代码引言1DDPG算法简介2DDPG算法原理2.1经验回放2.2目标网络2.2.1算法更新过程2.2.2目标网络的更新2.2.3引入目标网络的目的2.3噪声探索3DDPG

indigo love·2022-05-31 10:09

强化学习基础记录

DDPG强化学习记录一、环境介绍二、算法简单介绍 DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)，基于Actor-Critic框架，是为了解决连续动作控制问题而提出的。

喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:07

dqn系列梳理_强化学习--从DQN到PPO，流程详解

本文包括:NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG,PPO算法的流程。

粢范团·2022-05-16 07:58

DDPG：深度确定性策略梯度

基本概念离散动作&连续动作离散动作指可以被分类的动作，比如上、下、左、右、跳跃等动作，一般用多分类激活函数softmax去表示这些动作。如果只有两个动作，则可以使用sigmoid激活函数来表示。连续动作就是一个连续的值，比如速度、角度、力度等表示确切的值。连续动作不可分类，一般使用返回值类型的激活函数去表示它们，比如tanh函数。如图，假如我们想用强化学习训练一个策略来控制机械手臂，上面的轴可以在

不负韶华ღ·2022-04-26 09:01

01 强化学习——策略梯度法(Policy Gradient PG)（离散动作）

一、来源和定位1.1PG算法在强化学习方法中的定位策略梯度是基于策略搜索方法中最基础的方法，要理解AC，DDPG需要先学习策略梯度。策略梯度方法就是将策略参数化，寻找最优的参数，使总体收益最大。

风雨潇潇一书生·2022-04-14 07:27

强化学习知识要点与编程实践（6）——基于策略梯度的深度强化学习

基于策略梯度的深度强化学习0.引言1.基于策略学习的意义2.策略目标函数3.Actor-Critic算法4.深度确定性策略梯度(DDPG)算法5.编程实践本文未经许可，禁止转载，如需转载请联系笔者0.引言前一章

ReEchooo·2022-04-14 07:48

第十四章深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms，DDPG）-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

松间沙路hba·2022-04-14 07:14

强化学习——连续动作空间与DDPG

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解目录1.离散动作VS连续动作2.DDPG3.Actor-Critic结构（评论家-演员）4.目标网络targetnetwork

深海沧澜夜未央·2022-04-14 07:43

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·2022-04-09 07:03

机器学习-强化学习-深度学习

演示了一个使用深度强化学习（deepdeterministicpolicyGradient，DDPG）算法控制仿人机器人运动的例子。采用Simscape多体系统对机器人进行了仿真™在训练过

zashizhi3299·2022-04-08 10:50

深度确定性策略梯度（DDPG）

本文首发于行者AI离散动作与连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，前者可数，后者不可数。离散动作如LunarLander-v2环境，可以采取四种离散动作；连续动作如Pendulum-v1环境，动作是向左或向右转，用力矩衡量，范围为[-2,2]的连续空间。对于连续的动作控制空间，Q-learning与DQN等算法是无法处理的。我们无法用这些算法穷举出所有action的Q值，更无法取其中最大的Q值。

行者AI·2022-03-30 14:53

强化学习之SAC

参考视频：周博磊强化学习课程价值函数优化学习主线：Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SACQ-Learning，DQN和DDPG请可以参考我之前的文章：强化学习实践教学TD3可以参考我之前的博客

微笑小星·2022-03-22 07:11

强化学习之TD3（pytorch实现）

.-1原论文：https://arxiv.org/abs/1802.09477价值函数优化学习主线：Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SAC其中SAC和TD3算是目前很好的两个强化学习算法了

微笑小星·2022-03-22 07:08

【零基础强化学习】基于DDPG的倒立摆训练

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgymimporttimehyperparametersEPISODES=200EP_STEPS=200LR_ACTOR=0.001LR_CRITIC=0.002GAMMA=0.9TAU=0.01MEMORY_CAPACITY=10000BAT

·2022-01-13 18:35

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