DDPG ,TD3,SAC

已于 2023-02-13 20:18:24 修改
阅读量2.1k 收藏 11
点赞数 1
分类专栏： 四足机器人 文章标签： 人工智能
于 2022-05-18 20:13:11 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aaaaPIKACHU/article/details/124850014
版权

DDPG与SAC

Soft Actor Critic (SAC) 是一种以非策略方式优化随机策略的算法，在随机策略优化和 DDPG 风格的方法之间架起了一座桥梁。它不是 TD3 的直接继承者（大致同时发布），但它包含了裁剪的双 Q 技巧，并且由于 SAC 中策略的固有随机性，它最终也受益于诸如目标策略平滑之类的东西.

SAC 的一个核心特征是熵正则化。该策略被训练为最大化预期回报和熵之间的权衡，熵是策略中随机性的一种度量。这与探索-利用权衡密切相关：增加熵会导致更多探索，这可以加速以后的学习。它还可以防止策略过早收敛到不好的局部最优值。

DDPG与SAC的区别：

  • DDPG训练得到的是一个deterministic policy确定性策略，也就是说这个策略对于一种状态state只考虑一个最优的动作。Deterministic policy的最终目标找到最优路径。
  • Stochastic policy随机策略在实际应
最低0.47元/天 解锁文章
DRL:DQN, PG, AC, DDPG, SAC概述
ZYunfei的博客
12-10 1万+
深度强化学习 Deep Reinforcement Learning DQN DQN的出现事实上是解决了Q-learning中state数量的限制，在Q-learning中，无论是state的数量还是action的数量都没法做到很大，而DQN利用神经网络取代了Q-learning中的Q表从而解决了第一个问题：state数量的限制，这是一个novel 的ideal，2013年第一篇论文问世，随之在2015年nature刊登。 先给出一个算法框图，源自一位班级同学： 要是觉得上面这个同学的图过于眼花缭乱，看下
DeepReinforcementLearning：深度RL实施。 在pytorch中实现的DQN，SAC，DDPG，TD3，PPO和VPG。 经过测试的环境：LunarLander-v2和Pendulum-v0
02-13
使用Pytorch实现的深度RL算法 算法列表： 关于深入探讨 实验结果： 算法 离散环境：LunarLander-v2 连续环境：Pendulum-v0 DQN -- VPG -- DDPG -- TD3 -- SAC -- PPO -- 用法： 只需直接运行文件/算法。 在我学习算法时，它们之间没有通用的结构。 不同的算法来自不同的来源。 资源： 未来的项目： 如果有时间，我将为使用RL的电梯添加一个简单的程序。 更好的图形
强化学习-6 DDPG、PPO、SAC算法
cezyzhao的博客
07-05 1639
ddpg ppo sac 算法
强化学习之SAC和DDPG内容大汇总
weixin_39559994的博客
02-21 2232
强化学习之SAC和DDPG内容大汇总 一、SAC SAC相关博客汇总： https://blog.youkuaiyun.com/qq_38587510/article/details/104970837 最前沿：深度解读Soft Actor-Critic 算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70360272 pytorch 代码汇总：DDPG/AC/SAC/PPO https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2 SAC_github中py
深度强化学习算法在机器人MuJoCo实验环境中的应用：DDPG、TD3和SAC，「机器人探索MuJoCo环境下的深度强化学习算法：DDPG、TD3和SAC」
swiJtkEYBZ的博客
06-22 613
TD3算法是对DDPG算法的改进和扩展，它引入了双重Q网络和延迟更新策略，以进一步提高算法的性能和稳定性。在机器人MuJoCo环境中的实验中，DDPG算法表现出了较好的控制效果，使机器人能够完成一系列复杂的任务。SAC算法在连续动作空间中表现出了较好的性能，并且能够处理高维状态和动作的情况。在MuJoCo环境中的实验中，SAC算法取得了较好的效果，使机器人能够更加灵活地适应不同的任务和环境。相信随着深度强化学习算法的不断发展和改进，我们将能够在更多领域和场景中应用这些算法，实现更加智能和自适应的控制系统。
强化学习记录-DQN、PPO、DDPG、SAC对比
qq_45173177的博客
05-06 3737
DQN 算法直接估计最优函数 Q，可以做到离线策略学习，但是它只能处理动作空间有限的环境，这是因为它需要从所有动作中挑选一个值最大的动作。如果动作个数是无限的，虽然可以将动作空间离散化，但这比较粗糙，无法精细控制。来处理动作空间无限的环境并且使用离线策略的算法。构造一个确定性策略，用梯度上升的方法来最大化Q值。Actor-Critic 和 PPO都是在线策略算法，这意味着它们的。PPO 学习随机性策略，而DDPG 则学习一个确定性策略。
Python_具有研究友好特征的深度强化学习算法PPO DQN C51 DDPG TD3 SAC PPG的高质量单文件.zip
01-10
在深度强化学习的诸多算法中，PPO（Proximal Policy Optimization）、DQN（Deep Q-Network）、C51（Categorical 51-atom DQN）、DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）、TD3（Twin Delayed DDPG）和SAC（Soft ...
深度强化学习算法DDPG、TD3与SAC在MuJoCo机器人实验环境下的研究,深度强化学习算法：DDPG TD3 SAC 实验环境：机器人MuJoCo ,核心关键词：深度强化学习算法; DDPG; T
02-02
深度强化学习算法DDPG、TD3与SAC在MuJoCo机器人实验环境下的研究,深度强化学习算法：DDPG TD3 SAC 实验环境：机器人MuJoCo ,核心关键词：深度强化学习算法; DDPG; TD3; SAC; 实验环境; 机器人MuJoCo;,"MuJoCo环境中...
深度强化学习算法DDPG、TD3、SAC在MuJoCo机器人环境中的实践与研究,深度强化学习算法DDPG、TD3与SAC在MuJoCo机器人实验环境下的研究,深度强化学习算法：DDPG TD3 SAC
最新发布
03-05
深度强化学习算法DDPG、TD3和SAC是近年来在强化学习领域中取得显著进步的三种算法。它们在MuJoCo机器人模拟环境中得到了广泛的研究和应用。MuJoCo是一个高性能的物理模拟引擎，特别适合模拟复杂的人工机器人和生物...
深度强化学习算法：DDPG、TD3、SAC在MuJoCo机器人仿真中的应用研究,深度强化学习DDPG TD3 SAC机器人MuJoCo ,核心关键词：深度强化学习; DDPG; TD3; SAC;
02-01
DDPG、TD3和SAC是深度强化学习领域内具有代表性的算法，它们在MuJoCo仿真平台上的应用研究具有重要的理论价值和实际意义。 MuJoCo是一个高质量的物理模拟环境，特别适合用于复杂机器人系统的模拟。在MuJoCo平台上，...
Popular-RL-Algorithms:软参与者关键（SAC），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（ACA2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt，PointNet的PyTorch实施。
05-13
流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，
Quadratic_MLPs_in_RL:具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法
03-06
强化学习中的二次MLP 我们随附的论文“用于无模型强化学习的二次方参与者网络”的源代码和数据。 具有Quadratic-MLP（Q-MLP）作为参与者策略网络的TD3和SAC算法。 如果您使用我们的代码或数据，请引用本文。 要求 TD3和SAC在连续控制任务中进行了测试。 使用Pytorch 1.7.1 + cu110和Python 3.8.7训练Neural Netorks。 用法 要使用Q-MLP actor策略运行实验，请分别在SAC和TD3文件夹中运行以下Shell脚本。 ./run_Q_td3_nohup.sh ./run_Q_sac_nohup.sh 要运行基线实验，请分别在SAC和TD3文件夹中运行以下Shell脚本。 ./run_td3_nohup.sh ./run_sac_nohup.sh 致谢 TD3和SAC代码紧密基于 。 TD3代码基于 。 SAC代码基于和
PyTorch实现软演员- 评论家（SAC），双胞胎延迟DDPG（TD3），演员评论家（AC / A2C），近端策略优化（PPO
05-10
PyTorch实现软演员- 评论家（SAC），双胞胎延迟DDPG（TD3），演员评论家（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt，PointNet 流行的无模型强化学习算法 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 在 Openai 健身房环境和自我实现的 Reacher 环境中实现了最先进的无模型强化学习算法。 算法包括： 演员兼评论家 （AC/A2C）; 软演员-评论家 （SAC）; 深度确定性策略梯度 （DDPG）; 双延迟 DDPG （TD3）; 近端策略优化; QT-Opt（包括交叉熵（CE）方法）; 点网; 运输机; 经常性政策梯度; 软决策树; 概率专家混合; QMIX Actor-Critic (AC/A2C); Soft Actor-Critic (SAC); Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG); Twin Delayed DDPG (TD3); Proximal Policy Optimization (PPO); QT-Opt (including Cross-entropy (CE)
带有火炬的深度增强学习：DQN，AC，ACER，A2C，A3C，PG，DDPG，TRPO，PPO，SAC，TD3和PyTorch实施...
01-30
状态：活动（在活动开发中，可能会发生重大更改） 该存储库将实现经典且最新的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的pytorch代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多最先进的算法，并且还将保留现有代码。 要求 python <= 3.6 张量板 体育馆> = 0.10 火炬> = 0.4 请注意，tensorflow不支持python3.7 安装 pip install -r requirements.txt 如果失败： 安装健身房 pip install gym 安装pytorch please go to official webisite to install it: https://pytorch.org/ Recommend use Anaconda Virtual Environment to manage your packages 安装tensorboardX pip install tensorboardX pip install tensorflow==1.12 测试 cd Char10\ TD3/ python TD3
强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）
01-30
强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客： 多智能体（前沿算法+原理） https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇（单智能体算法） https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/category_10940146.html
off-policy全系列（DDPG-TD3-SAC-SAC-auto）+优先经验回放PER-代码-实验结果分析
hehedadaq的博客
12-23 8538
off-policy全系列（DDPG-TD3-SAC-SAC-auto）+优先经验回放PER-代码-实验结果分析 文章目录off-policy全系列（DDPG-TD3-SAC-SAC-auto）+优先经验回放PER-代码-实验结果分析前言：重新编辑莫烦的教程：代码：per的优缺点：实验测试结果： 前言： 之前在【一文弄懂】优先经验回放（PER）论文-算法-代码 分析讨论了一下，TD3-PER的效果。 但是当时由于忘了per的精髓，也没静下心去看原文。 我写错了per中的td_error… 将r+gamma*
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
丨汀、的博客
07-08 6806
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 评估策略的性能: 大部分情况下，可以直接是对Reward Function 给出的reward
from TD3 to SAC
rl小透明
04-01 1073
TD3 DDPG常常会遇到Q值overestimate的问题，这将会导致Critic部分给出错误的评判，导致Actor部分错误利用了这部分知识进行学习。TD3则是为了解决这个问题。 技巧一:快速双q学习。TD3学习两个q函数而不是一个q函数(即twin)，并使用两个q值中较小的一个作为Bellman误差损失函数中的目标。 技巧二:延迟的政策更新。TD3更新策略(和目标网络)的频率低于q函数。本文建议每两个q函数更新一次策略更新。这样可以有效避免policy带来的偏差问题。 技巧三:目标政策平滑。TD3为目
【强化学习】TD3和SAC的区别？请详细进行解释。两者网络架构一样么?
wq6qeg88的博客
12-06 880
TD3是一种基于确定性策略的强化学习算法，适用于相对简单的任务，优化目标为最大化奖励，而探索性较弱，通常依赖于噪声进行探索。SAC是基于最大熵强化学习的算法，使用随机策略并显式地最大化策略的熵，能够在复杂的环境中保持较强的探索性，因此通常能获得更好的性能，尤其在高维状态空间和不确定性较高的任务中。选择使用TD3或SAC主要取决于任务的复杂性以及对探索和利用平衡的需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值