ddpg

分布式强化学习之D4PG

D4PG全称DistributedDistributionalDeterministicPolicyGradient，是总所周知的DDPG的分布式版本。因此学习D4PG之前，需要了解DDPG。
微笑小星·2021-10-14 17:53

Content-centric Caching Using Deep Reinforcement Learning in Mobile Computing

对比实验：采用了LFU、LRU和DDPG算法作为对比算法框架算法：基于A3C框架，支持多线程和异步更新学习策略。相关工作：
西部的玫瑰·2021-06-11 16:17

DDPG算法解析

时间会让你忘记我吗直接看名字就能看出DDPG（DeepDeterministicPolicyGradient）其实就是DPG（DeterministicPolicyGradient）的深度神经网络版本，
金色暗影·2021-05-23 23:57

【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】

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、·2021-03-29 13:06

飞桨PARL_2.0--1.8.5（遇到bug调试修正）

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、·2021-03-15 19:01

强化学习教程（四）：从PDG到DDPG的原理及tf代码实现详解

强化学习教程（四）：从PDG到DDPG的原理及tf代码实现详解原创lrhao公众号：ChallengeHub收录于话题#强化学习教程前言在前面强化学习教程（三）中介绍了基于策略「PG」算法，相比较DQN
中宇哥·2021-03-14 11:01

【一】环境配置+python入门教学-强化学习及PARL框架｛飞桨｝

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、·2021-03-10 10:09

【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）

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、·2021-03-08 16:10

DDPG-终态done对结果的影响探究

DDPG-终态done对结果的影响探究文章目录DDPG-终态done对结果的影响探究前言：设置分类前言：pass设置分类首先发现了一个重要的问题，在gym中，如果不手动设置env.unwraped，那么它会封装不少信息
hehedadaq·2021-02-13 18:07

深度学习与强化学习的两大联姻：DQN与DDPG的对比分析

本文首发于：行者AIQ学习（Q-Learning）算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法；DQN则是利用神经网络对Q-Learning中的值函数进行近似，并针对实际问题作出改进的方法；而DDPG
·2021-02-07 14:47

深度学习与强化学习的两大联姻：DQN与DDPG的对比分析

本文首发于：行者AIQ学习（Q-Learning）算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法；DQN则是利用神经网络对Q-Learning中的值函数进行近似，并针对实际问题作出改进的方法；而DDPG
·2021-02-05 16:54

matlab强化学习算法改编/菜鸟理解3——航天器三轴姿态稳定器网络调用·性能评估

2020b的matlab中加入了DDPG\TD3\PPO等算法的强化学习算例和强化学习库，于是想用matlab来做强化学习。之前在忙活开题，放假回家的事儿，好久没更新。继上一篇博
603的偷渡客·2021-01-26 17:34

matlab强化学习DDPG算法改编/菜鸟理解2——航天器三轴姿态稳定器学习算例

2020b的matlab中加入了DDPG\TD3\PPO等算法的强化学习算例和强
603的偷渡客·2021-01-04 14:07

matlab强化学习算例理/菜鸟理解1——双足机器人行走算例

2020b的matlab中加入了DDPG\TD3
603的偷渡客·2020-12-31 16:29

DDPG算法及部分代码解析

【DataWhale打卡】DDPG算法DeepDeterministricPolicyGradient视频参考自：https://www.bilibili.com/video/BV1yv411i7xd?
*pprp*·2020-11-07 20:01

深度强化学习算法DDPG完TORCS游戏

一点思考：关于深度强化学习的入门建议复现这篇博客，原文DDPG链接，国内的翻译游戏。文章的状态量不是端对端的图像，而是可解释性比较好的传感器的数字信号。
小赛TT·2020-10-09 17:49

【/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

一、学习内容5.连续动作空间上求解RL5.1连续动作空间离散和连续动作跟环境有关：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
FlyingPie·2020-09-17 03:40

强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践——心得体会

课程主要讲解了强化学习经典算法：Q-learning、Sarsa、DQN、Policy、Gradient、DDPG。下面是遇到的一些故障和心得。环境搭建!
LeonardoTime·2020-09-17 03:15

深度强化学习笔记——DDPG原理及实现（pytorch）

概要本文是对深度强化学习中的DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)算法相关原理和代码实现的介绍。有任何不足之处，望指正！
RavenRaaven·2020-09-13 21:05

多智能体强化学习算法MADDPG（一：由单智能体强化学习到多智能体强化学习）

准备好课堂笔记┗|｀O′|┛嗷~~多智能体强化学习背景知识*为什么提出多智能体DDPG（MADDPG）**学习MADDPG算法的先验知识*==SPG与DPG简述====Q-Learning简述====由
打酱油的栋栋拐·2020-09-12 04:50

强化学习基础 | (16) 深度确定性策略梯度(DDPG)

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，这个算法就是深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient，以下简称DDPG
CoreJT·2020-09-10 17:17

强化学习策略梯度梳理4-SOTA中（DDPG TD3 SAC SAC-dicrete 附代码）

强化学习策略梯度梳理-SOTA中强化学习策略梯度梳理-SOTA中进阶方向2Q-learningDDPG连续动作空间离散动作空间-待学习TD3（TwinDelayedDDPG）SAC最大熵强化学习v.s.TD3code引入一个分布动作选择criticlossactorlossalphaloss（option）SACdiscretecodecriticlossactorlossalphalossnot
ThousandsOfWind·2020-08-26 08:17

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。
zhaoying9105·2020-08-25 01:24

深度强化学习（7）深度确定性策略梯度（DDPG）

深度确定性策略梯度（DDPG）1.从随机策略到确定性策略首先，我们先了解一下随机策略和确定性策略。
#妖言惑众·2020-08-25 01:07

DDPG强化学习算法理解

结合着两篇教程即可理解：1.详细介绍DDPG的博客（框图画的很好很详细，易于理解）点击打开链接2.莫烦python的视频教程
lvzhiyu1206·2020-08-25 01:52

【论文阅读】Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning

LearningtoPaintwithModel-basedDeepReinforcementLearningAbstractIntroductionRelatedworkPaintingAgentOverviewTheModelLearningModel-basedDDPG原始的DDPG
而与你及·2020-08-25 01:44

深度强化学习实战-Tensorflow实现DDPG

前言这是开栏以来的第一篇文章，都说万事开头难，希望开了这个头之后，专栏里能越来越多关于深度强化学习算法代码实现的文章。正文开始之前，先自我介绍一下，本人刚刚踏入研三，是通信与信息系统专业的学生，实验室是做卫星导航的。但由于自己对深度学习感兴趣，打算读这方向的PhD，所以自学了深度学习，强化学习，目前主要关注自动驾驶领域的研究。因为都是自己在自学，没有人指导期间也遇到了很多困难，相信很多人也和我一样
智元元·2020-08-25 01:46

强化学习论文(6): Distributed Distributional Deterministic Policy Gradients (D4PG)

分布式-分布DDPG，发表在ICLR2018论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.08617.pdf要点总结从两个方面对DDPG进行扩展：Distributed：对Actor，
南阁风起·2020-08-25 01:19

A thorough understanding of on-policy and off-policy in Reinforcement learning

首先从DDPG说
qiusuoxiaozi·2020-08-25 01:39

OPENAI-Baeslines-详解（三）-DDPG中文

Zee带你看代码系列学习强化学习，码代码的能力必须要出众，要快速入门强化学习搞清楚其中真正的原理，读源码是一个最简单的最直接的方式。最近创建了一系列该类型文章，希望对大家有多帮助。传送门另外，我会将所有的文章及所做的一些简单项目，放在我的个人网页上。水平有限，可能有理解不到位的地方，希望大家主动沟通交流。邮箱：[email protected],andenjo
zachary2wave·2020-08-25 00:58

梳理确定性策略梯度，随机策略梯度，AC，DPG，DDPG之间的联系

1、随机策略1.1随机策略公式为：这里的P是一个概率函数，就是说，在给定状态和参数的情况下，输出的的动作服从一个概率分布，也就意味着每次走进这个状态的时候，输出的动作可能不同。1.2随机策略梯度公式为：表明，策略梯度公式是关于状态和动作的期望，在求期望时，需要对状态分布和动作分布进行求积分。这就要求在状态空间和动作空间采集大量的样本，这样求均值才能近似期望。2、确定性策略2.1确定策略公式为：这个
Demian_Neit·2020-08-25 00:08

【今日CV 计算机视觉论文速览】Tue, 12 Mar 2019

基于深度强化学习用艺术笔触渲染图片，使得机器可以学会解构图片，并用笔触重新创造出美丽的画面（from北大）不同迭代次数画出的图像：code:https://github.com/hzwer/SARA_DDPG
hitrjj·2020-08-24 03:59

安装Airsim并在Airsim仿真环境下进行DDPG DQN强化学习算法无人机训练

微软开源了基于虚幻4引擎的一款用于模拟无人机飞行的工具AirSim。用户可以用在虚幻引擎下模拟无人机的飞行并进行数据采集。非常适合做视觉算法的测试以及仿真环境的训练等等，下面介绍如何快速使用次仿真环境完成project的运行和使用。首先是要虚幻4引擎和airsim的安装，两篇讲得比较好的https://blog.csdn.net/Michael_Bzw/article/details/803620
RainStarX·2020-08-24 03:52

强化学习7日打卡营学习总结和心得

课程收获在科科老师的讲解下，了解到了强化学习的应用，了解到了基于价值的方法（saras，Q-learning）和基于策略的方法（REINFORCE算法）,还有应用在连续动作空间的算法（DDPG）。
s_tatic_·2020-08-23 06:40

DDPG强化学习中的loss

')-Q(s))^2其中：r+gamma*Q(s')代表用未来的状态价值来估算当前的状态价值Q(s)代表当前的状态价值如果这两个价值相等，说明价值函数能够完美表达长期的价值收益tensorflow实现ddpg
江汉似年·2020-08-22 04:42

SAC、LSTM、PPO、DDPG

一、SAC算法知乎FloodSung感觉学习SAC前，有必要把基础知识好好学习学习啊，比如书本教材什么的链接中的公式（10）好像有问题，应该是Q(st,at)，而不是Qsoft(st,at)；而且log前面似乎不应该再乘上系数阿尔法论文SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticA
方小汪·2020-08-22 04:11

莫烦python中的DDPG运行结果

文章目录1、DDPG.py（267行）2、DDPG_update.py（151行）3、DDPG_update2.py（152行）结论1、DDPG.py（267行）/home/fyo/anaconda3/
方小汪·2020-08-22 04:11

深度增强学习--DDPG

DDPGDDPG介绍2ddpg输出的不是行为的概率,而是具体的行为,用于连续动作(continuousaction)的预测公式推导推导代码实现的gym的pendulum游戏，这个游戏是连续动作的pendulum
weixin_30679823·2020-08-22 03:16

使用Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）

使用keras和DDPG玩赛车游戏原文见链接https://www.jianshu.com/p/a3432c0e1ef2在整个安装运行过程中遇到了很多问题，所以记录下问题和解决方法。
黄小慧的博客·2020-08-22 02:46

DDPG训练过程中梯度恒为0

AC都用的简单的全连接，两层，结果梯度值总是0，即使loss已经很大了，梯度仍然是0.检查发现，网络权值初始化的时候出了问题，我自己定义的初始化，本来是在一个区间【-0.1，0.1】之间均匀分布，然而手抖把minval和maxval都写成了-0.1，就导致网络权值初始化全部为-0.1，然后不知为啥梯度就一直是0.改了之后梯度正常出现。
nm46nm·2020-08-22 02:45

深度增强学习DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法源码走读

原文链接：https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/82556127本文是基于OpenAI推出deepreinforcementlearning算法集baselines。之前写过该项目的环境setup介绍《常用增强学习实验环境I(MuJoCo,OpenAIGym,rllab,DeepMindLab,TORCS,PySC2)》以及其中的另一重要
ariesjzj·2020-08-22 01:32

深度学习（四十一）——深度强化学习（4）A2C & A3C, DDPG

A2C&A3CActor-Critic一般简称AC算法。针对它的一般用法参见《机器学习（三十五）》。AC算法也可用于DRL领域，具体的做法和DQN类似：一个Actor网络，用来近似V值。一个Critic网络，用来近似Q值。这里有个小技巧：Actor网络和Critic网络可以共享网络参数，两者仅最后几层使用不同结构和参数。（参见下图A3C的图）针对AC的改进，衍生出了A2C和A3C。Advantag
antkillerfarm·2020-08-22 01:59

基于LSTM的DDPG实现

这两天实在不想动这个东西，想了想还是毕业要紧。稍微跟自己搭的环境结合了一下，对于高维的状态输入可以完成训练（但效果没测试，至少跑通了），并且加入了batch训练的过程，根据伯克利课程说明，加入batch的话会让训练方差减小，提升系统的稳定性。但是因为memory那块使用list做的所以取batch的时候过程相当绕（我发现我现在写python代码还是摆脱不了java的影子啊），希望有大佬给我点建议。
冷漠的支持向量机·2020-08-22 00:53

TensorFlow学习笔记（一）

最近在使用TensorFlow和TFLearn实现强化学习中的DDPG算法，使用这两个库的过程中有不少疑惑，现在将其记录在此，方便以后查看。
微丶念（小矿工）·2020-08-21 21:41

谷歌AI推出低成本机器人搜索强化学习平台(ROBEL)，硬件代码全开源

最近，随着模拟基准（如dm_control或OpenAI-Gym）的可用性不断提高以及灵活可扩展的强化学习技术（DDPG，QT-Opt或SoftActor）的发展，解决机器人控制问题的基于学习的方法取得了显着发展
imalg图像算法·2020-08-21 09:34

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-basedDQN，Policy-basedDDPG两个主要算法，对目前state-of-art的算法（A3C
Mr丶Caleb·2020-08-20 07:04

深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

联系方式：[email protected]传统的DQN只适用于离散动作控制，而DDPG和NAF是深度强化学习在连续动作控制上的拓展。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。
草帽B-O-Y·2020-08-19 20:24

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

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

Hi，这是第二篇算法简介呀论文链接：“Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning.”，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。  2000年提出PG（PolicyGradient）算法，通过改变动作的
Katniss-丫·2020-08-17 11:24

百度飞桨世界冠军带你从零实践强化学习 -- 大作业心得笔记

Aistudio环境下提供了notebook环境，提供了大部分的基础代码，作业需要填写有关模型和训练部分的内容，在Github中也有PARLDDPG参考的实现作业采用DDPG算法，需要构建actor和critic
maoxy·2020-08-17 01:40
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