ddpg 第6页

强化学习7日打卡营----学习心得

aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1335课程从入门到高级，一步步带你了解强化学习世界，从Sarsa到Q-learning，到深度学习DQN以及连续动作DDPG

cgq081616·2020-08-17 00:12

强化学习经典算法笔记(十五)：Soft Actor-Critic算法实现

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

赛艇队长·2020-08-16 10:45

DRL实战：DDPG & A3C | Gym环境中经典控制问题Pendulum-v0

文章目录（一）"Pendulum-v0"Observation&StateActionReward（二）A3C&DDPGA3CTest1Test2Test3Test4DDPGTest1总结：DDPGvsA3C（一）“Pendulum-v0”倒立摆问题是控制文献中的经典问题。这里钟摆以随机位置开始，目标是将其向上摆动，使其保持直立。类型：连续控制Observation&StatenObservati

catchy666·2020-08-14 21:57

【深度强化学习】TD3算法：DDPG的进化

文章目录0）简述TD31）DoubleNetwork2）Delayed3）TargetPolicySmoothingRegularization算法流程总结0）简述TD3算法原文：Fujimoto,Scott,HerkevanHoof,andDaveMeger.“AddressingFunctionApproximationErrorinActor-CriticMethods.”arXivprep

catchy666·2020-08-14 21:57

【深度强化学习】DDPG算法

1DDPG简介确定性策略梯度（DeterministicPolicyGradient，DPG）：确定性策略是和随机策略相对而言的。

catchy666·2020-08-14 21:27

【深度强化学习】A3C

A3CIntroduction为了打破数据之间的相关性，DQN和DDPG的方法都利用了经验回放的技巧。然而，打破数据的相关性，经验回放并非是唯一的方法。

catchy666·2020-08-14 21:27

RLlib算法

1.High-throughputarchitectures（高通量的架构）DistributedPrioritizedExperienceReplay(Ape-X)Apex论文和实现DQN、DDPG和

快乐地笑·2020-08-13 22:10

百度飞桨强化学习课程心得

百度飞桨强化学习课程心得引言：什么是强化学习第一节：从SARSA到Q-learning第二节：DeepQnetwork第三节：Policygradient第四节：DDPG引言：什么是强化学习在参加百度的活动之前

qq_35008055·2020-08-13 17:19

《白话强化学习与PyTorch》学习笔记---第九章

第九章---PG算法族9.1PG9.2Actor-Critic9.3DDPG在第八章中的DQN算法族中，都是求一个状态或则一个状态下某个动作的估值为手段的“间接”求解策略，而本章中的策略梯度法（PolicyGradient

及达尖犁头鳐·2020-08-13 13:36

强化学习笔记-百度AI Studio

强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践课程简介什么是强化学习Q-learning基础算法强化学习算法DQN强化学习算法Policy-Gradient强化学习DDPG算法总结课程简介最近正在学强化学习的知识

wingOfStone·2020-08-12 14:21

强化学习算法 DDPG 进行四轴飞行器的速度控制

本文基于百度深度学习库PARL完成四轴飞行器的模拟器使用的是百度的RLschool文章目录一、DDPG算法的收敛问题探讨：1.传统方法：2.新思路探讨：二、安装依赖三、具体代码及解析：3.1库引入3.2

AItrust·2020-08-12 12:48

百度飞浆——强化学习笔记

SRASA）迷宫游戏（Qlearning）算法区别第二天学习DQN知识点经验回放固定Q目标算法流程MountainCar(DQN)第三天学习PolicyGradient知识点公式推导PG解决Pong第四天学习DDPG

only one °·2020-08-12 10:19

【强化学习】确定性策略强化学习-DPG&DDPG算法推导及分析

一、DGP推导本篇介绍确定性策略梯度算法，该算法主要用于off-policy（on-policy也能用）。在DQN等值函数估计算法中，最终策略的形式是需要对动作状态值函数取极大a=argmaxa′Q(s,a′)a={\rmargmax}_{a'}Q(s,a')a=argmaxa′Q(s,a′)，这种方法只能用在有限的离散动作空间中，无法应用在较大离散空间或是连续的动作空间。随机

贰锤·2020-08-09 14:10

强化学习7日打卡营学习心得（百度）

强化学习初印象什么是强化学习强化学习能做什么强化学习与监督学习的区别强化学习的如何解决问题强化学习的算法和环境基于表格型方法求解RL表格型方法——Sarsa表格型方法——Q-learning基于神经网络方法求解RL基于策略梯度求解RL——PolicyGradient连续动作空间上求解RL——DDPGDDPG简介DDPG

童年吹梦·2020-08-08 20:12

RL算法介绍及比较

主要介绍的算法有：QLearning、Sarsa、Sarsa(lamda)、TD、PolicyGradient、AC、A3C、DQN、DoubleDQN、DuelingDQN、DDPG、MCTS、UCT

Lucy_Qian·2020-08-04 22:53

DDPG：基于深度强化学习的连续控制（ICLR 2016）

摘要我们将“深度Q学习（DeepQ-learning）”成功的基础思想应用于连续动作领域。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。我们进一步证明，对于许多任务，算法可以学习“端到端”策略：直接从原始像素输入。引言DQN用一个神经网

dckwin·2020-07-29 22:36

强化学习七天打卡营学习笔记

Policy-based;按照学习方式可以分为On-Policy&Off-Policy二、强化学习的算法和环境经典算法：Q-learning、Sarsa、DQN、PolicyGradient、A3C、DDPG

chenjing0828·2020-07-15 21:23

飞桨paddlepaddle强化学习打卡营

，分别是：面对离散动作的Q-learning和Sarsa；因为不可数的动作和状态组合与神经网络结合（拟合的方式），面向连续动作的DQN，采取随机策略的policy-gradient以及采取确定性策略的DDPG

·空感自诩”·2020-07-14 02:32

20170914——丁酉年七月廿四

本周从DQN开始，回顾了DPG、DDPG、TRPO。不得不说，深入去理解每一篇paper，才知道各路大神为什么要那样做，而不仅仅停留在知道代码怎么写的层面上。

小黄梗·2020-07-13 01:17

Linux下出现No module named ..的原因

今天在Linux配置一个Python程序包，下载下来之后包名称为DDPG-master。

Alex-大伟·2020-07-12 20:40

MADDPG

文章目录杂项知识点Agent学不到东西MA的体现策略集合优化（policiesensemble）公式与代码看论文不懂的句子(自己英语渣吧)1DDPG预备知识LSTMHierarchyRL重要句子杂项知识点

Coop_Multi-Agent_DRL·2020-07-12 12:11

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第四部分：YOLOV3图像识别)

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·2020-07-08 20:38

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·2020-07-07 19:33

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

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682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

weixin_33980459·2020-07-05 23:56

强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现

强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现一、DDPG算法的要点DDPG适用于连续动作空间的控制任务DDPG解决了DQN难以对连续动作估计Q值的问题确定性策略是指：

赛艇队长·2020-07-04 17:26

强化学习经典算法笔记(十四)：双延迟深度确定性策略梯度算法TD3的PyTorch实现

从名字看出，TD3算法是DDPG的改进版本。TD3相对于DDPG，主要采用了以下重要改进。DoublenetworkCritic学习改进Actor学习改进ta

赛艇队长·2020-07-04 17:26

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。

Melody1211·2020-07-01 01:57

DeepMind开源了强化学习库“松露”，团队自身也严重依赖它

思路是模块化，强调灵活度：如果把造智能体想象成搭积木，许多关键的、常用的木块都在这里集合了：比如，DQN(深度Q网络)、DDPG(深度确定策略梯度)，以及IMPALA(重要性加权演员学习者架构)，都是DeepMind

量子位·2020-06-30 05:28

深度强化学习9——Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）

从名字上看DDPG是由D(Deep)+D(Deterministic)+PG(PolicyGradient)组成，我们在深度强化学习7——策略梯度（PolicyGradient）已经讲过PG，下面我们将要了解确定性策略梯度

xyt_369587353·2020-06-29 04:11

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·2020-06-28 22:56

ubuntu14.04 安装TensorFlow&升级 cuda8.0 的坑

欠了很久的跟师弟一起调DDPG强化学习策略的代码，是基于Keras+TensorFlow的。由于之前没用过TF，加上自己一直技痒，所以决定趟一趟TF的坑。于是事情就来了。

shincling·2020-06-26 09:08

深度强化学习——从DQN到DDPG

引言深度强化学习最近取得了很多进展，并在机器学习领域得到了很多的关注。传统的强化学习局限于动作空间和样本空间都很小，且一般是离散的情境下。然而比较复杂的、更加接近实际情况的任务则往往有着很大的状态空间和连续的动作空间。实现端到端的控制也是要求能处理高维的，如图像、声音等的数据输入。前些年开始兴起的深度学习，刚好可以应对高维的输入，如果能将两者结合，那么将使智能体同时拥有深度学习的理解能力和强化学习

智元元·2020-06-25 20:24

Ornstein-Uhlenbeck过程

在强化学习中（如DDPG算法），可能会用到Ornstein-Uhlenbeck（奥恩斯坦-乌伦贝克）过程，即OU过程。这篇博客将从三个角度解释一下OU过程：什么是OU过程？OU过程适用于哪些场景？

The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

强化学习实战一

这篇强化学习实战主要依赖于Pendulum-v0项目，从以下两个方面入手：OpenAIGym环境解析DDPG算法Pytorch代码详解环境源码：https://github.com/openai/gym

The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

很认真的中了一篇AAMAS2019的文章：Modelling the Dynamic Joint Policy of Teammates with Attention Multi-agent DDPG

【有中相同会议的小伙伴记得联系我哦，可以一起商量着把会议相关的事情做好】这篇文章是利用深度强化学习（DeepReinforcementLearning）做多智能体合作（multi-agentcooperation）。主要贡献点在于使用了一个attention机制inaprincipledway，principle在，这个attention是基于agentmodelling方法推导得出的，因此具有理

mmc2015·2020-06-24 15:36

深度学习-增强学习概览

(1)DQN与DDPG离散状态：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。

gao8658·2020-06-23 09:16

一文简述多种强化学习算法，重要概念和术语一览

本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了Q-Learning算法、SARSA、DQN和DDPG算法。

dengdun6257·2020-06-23 03:59

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·2020-06-22 18:40

主流强化学习算法论文综述：DQN、DDPG、TRPO、A3C、PPO、SAC、TD3

PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]主要思路：实验结果结论及评价[DoubleDQN]DeepReinforcementLearningwithDoubleQ-learning[DDPG

会编程的猫头鹰·2020-04-03 09:01

进一寸有一寸的欢喜

比如像DDPG和A3C里面提到的那样算法：联系增强学习的一些相关actor-critic的算法分析和上图DDPG和A3C的算法框架，我一直都认为actor和critic是各自独立的网络，算法中两个网络也是独立更新的

吕鹏_hunhun·2020-02-29 18:30

推荐论文deep reinforcement learing: an overview

吕鹏_hunhun·2020-02-27 11:03

深度强化学习-DDPG算法原理和实现

在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法DeepQNetwork。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章：实战深度强化学习DQN-理论和实践：https://www.jianshu.com/p/10930c371cacDQN三大改进(一)-DoubleDQN：https://www.jianshu.com/p/fae51b5fe000DQN三大改进(二

文哥的学习日记·2020-02-18 07:28

秋招记录-头条

一面：1、介绍项目2、强化学习PG的推导3、强化学习DQN，DDQN，AC，DDPG的区别4、n个[0,n)的数，求每个数的出现次数（不能开辟额外空间）这里关键是看清楚题意，n个数，然后是左闭右开的区间

文哥的学习日记·2020-02-07 19:25

[强化学习论文笔记(8)]:DDPG

CONTINUOUSCONTROLWITHDEEPREINFORCEMENTLEARNING论文地址DDPG笔记出发点:DQN的成功让人么意识到非线性的神经网络可以很好的拟合valuefunction(

木子士心王大可·2020-01-04 14:00

读论文Deterministic Policy Gradient Algorithms

近期打算把基于策略梯度的增强学习的几篇论文读了，包括DPG、DDPG、TRPO和A3C，希望能对策略梯度的学习有一个促进。

吕鹏_hunhun·2019-12-27 07:53

使用Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）

UsingKerasandDeepDeterministicPolicyGradienttoplayTORCS——300行python代码展示DDPG(基于Keras)——视频可以先看新手向——使用Keras

treelake·2019-12-27 06:09

迷雾探险12 | RL的开源库

提供的强化学习算法较为全面，如Q-learning、Sarsa、DQN、PG、DPG、DDPG、PPO等算法。

臻甄·2019-12-16 16:42

读论文CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING

话说什么时候支持公式编辑啊，只能贴图片，痛苦），今天读的是后续的一篇论文CONTINUOUSCONTROLWITHDEEPREINFORCEMENTLEARNING，也是deepmind后续提出的算法deepDPG（DDPG

吕鹏_hunhun·2019-12-12 05:36

Keras深度强化学习--A3C实现

在DQN、DDPG算法中均用到了一个非常重要的思想经验回放，而使用经验回放的一个重要原因就是打乱数据之间的相关性，使得强化学习的序列满足独立同分布。然而有优点点的背后也是有代价的

洛荷·2019-12-08 08:11

极简深度强化学习实现-DDPG-TD3-SAC

极简深度强化学习实现-DDPG-TD3-SAC文章目录极简深度强化学习实现-DDPG-TD3-SACgithub地址basedon实现目的和学习建议：下一步打算github地址https://github.com

hehedadaq·2019-10-21 10:14

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