【确定性策略梯度类】 DPG,DDPG,TD3,D4PG

最新推荐文章于 2025-09-06 12:59:45 发布
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探讨人工智能算法标注工程师的核心技能与日常任务,强调精确标注在算法训练中的关键作用。
如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法
丨汀、的博客
07-14 4943
如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法
RL策略梯度方法之(八): Distributed Distributional DDPG (D4PG)
qq_38293297的博客
10-05 3198
本专栏按照 https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html 顺序进行总结 。 文章目录原理解析算法实现总体流程代码实现 原理解析 算法实现 总体流程 代码实现
D4PG-Phase-3：D4PG代码，用于使用操纵器捕获和稳定空间碎片
02-09
D4PG阶段3 一种D4PG实现，用于启用操纵器的航天器，任务是捕获和稳定一块空间碎片。 完全经过模拟训练，它将被部署到卡尔顿大学的航天器邻近操作测试平台实验设施。
强化学习的并行加速
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世事难料，保持低调
02-28 1万+
前言 机器学习方法的复现性一直都是比较另人头痛的问题，因为很多因素都可能会影响最后的效果。而强化学习还涉及与环境交互带来的随机性，情况更加严重。可能类似的环境配置，跑上几遍结果还不太一样。2017年McGill University和Microsoft的论文《Deep Reinforcement Learning that Matters》中研究了强化学习的可复现性，指出像随机种子、环境因素、超参以及使用的codebase带来的不确定性都会导致结果难以重现。这在一定程度上就提高了实验成本。另一方面，除非是一
分布式强化学习之D4PG
小星AI
10-14 3470
D4PG全称Distributed Distributional Deterministic Policy Gradient，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。 首先DDPG是DQN在连续空间的版本，DQN只能处理离散动作空间的问题，对于连续动作空间是无法处理的，因此我们引入了DDPG。DDPG是actor-critic的结构，并且借鉴了DQN的技巧，也就是目标网络和经验回放。因此DDPG有四个网络，一个actor，一个Target-actor，一个critic，一个
强化学习论文(6): Distributed Distributional Deterministic Policy Gradients (D4PG)
南阁风起的博客
08-06 2291
分布式-分布DDPG，发表在ICLR 2018 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，将单一Actor扩展至多个，并行收集experience，如算法Actor部分所示 Distributional：对Critic，将Critic由一个函数扩展成一个分布 在DDPG中：...
21、强化学习中的策略梯度与演员 - 评论家架构
最新发布
u6v7w8x的博客
09-06 49
本文深入探讨了强化学习中的核心方法——策略梯度与演员-评论家（Actor-Critic）架构，涵盖离策略梯度估计、多种主流AC算法（如A2C、DDPG、PPO、SAC等）的原理与对比，以及关键的随机导数技巧（包括对数导数与重参数化技巧）。文章还分析了不同算法的适用场景与优化策略选择，旨在为研究者和实践者提供全面的理论基础与应用指导，助力在复杂决策任务中实现高效、稳定的强化学习系统。
【亲测免费】 推荐文章：分布式分布确定性策略梯度（D4PG）—— PyTorch 实现的强化学习新星
gitblog_00025的博客
06-18 568
推荐文章：分布式分布确定性策略梯度（D4PG）—— PyTorch 实现的强化学习新星 1、项目介绍 D4PG-pytorch 是一个基于 PyTorch 的强大开源实现，它复现了《Distributed Distributional Deterministic Policy Gradients》(https://arxiv.org/abs/1804.08617) 中描述的算法。这个项目旨在为强化...
DDPG算法
qq_44898314的博客
07-27 1254
在连续控制领域，深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient）是比较经典的强化学习算法； Deep:使用神经网络；Deterministic:表示DDPG输出的是一个确定性动作，用于连续动作的环境；Policy Gradient：表示使用策略网络，REINFORCE算法每隔一个episode更新一次，但DDPG网络是每个step更新一次policy网络；...
D4PG-SPOT:用于训练追赶者航天器以操纵器捕获旋转目标的代码
04-13
D4PG-SPOT D4PG实施的碎片捕获任务在卡尔顿大学（Carleton University）的航天器邻近操作测试台上进行了介绍。 要绘制和设置一些实验数据的动画，请运行Experiment_analyze.pi（来自Ubuntu）。 它将绘制由use_deep_guidance_spot.py生成的数据 为了模拟在给实验室相同的初始条件下会发生的情况，请修改settings.py以将IC用作环境，将resume_trainig设置为True，将actor的数量减少为1，然后将VIDEO_RECORD_FREQUENCY = 1设置。从Ubuntu运行main.py tf1.0和下一个呈现的视频将是预期的行为。 然后可以比较两个动画
PlaNet深度强化学习网络解析
04-12
PlaNet深度强化学习网络解析，Everything you need to know about Google’s new PlaNet reinforcement learning network。
如何选择深度强化学习算法？MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等（2021-04）
u013250861的博客
01-03 7087
高清图片见搜索图中的网址的加粗部分ElegantRL、LilianWeng、EwanLi 策略梯度 就能找到这里的「模型」指：状态转移模型。离散状态空间下的状态转移模型可以用 状态转移矩阵去描述。
深度学习16-连续动作空间
clayhell的博客
01-09 1407
连续动作空间
Off-policy Actor-critic in RL
upr_rom的博客
09-15 1278
DDPG, TD3, Soft Actor-critic
深度确定性策略梯度（DDPG）
m0_61616957的博客
10-18 1477
DDPG
强化学习:策略梯度算法(PG算法族)——手把手教你入门强化学习(八)
wxchyy的博客
03-17 1149
上期我们解释了DQN算法，就是使用神经网络去模拟了状态动作价值函数，这期我们同样是使用神经网络，跟上期不一样的是，我们是去模拟策略函数。而PG方法同样有很多算法，这期我讲几个重要的经典算法，DPG和Actor-Critic算法。使用DQN算法，我们得到的并不是一个完整的策略，而是一个列表。机器人输入一个状态s，相当于将这个s作为索引，遍历Q(s,a)，通过比较得到一个估值比较高的a。每次都要通过查表获得一个动作，然后将一个个片段连接起来，才能构成一个完整的、貌似思维连贯的策略。
强化学习并行算法：决策速度提升
civiljiao的博客
02-22 2652
在线交互采集样本是个比较耗时的过程。多个环境同时并行采集数据，会加速训练。强化学习在采集样本侧，也就是和仿真环境进行交互部分，需要的更多的是cpu资源，而在训练模型侧，可以利用GPU加速训练，提高训练速度。
【回答问题】ChatGPT上线了！比较流行的强化学习算法
源代码杀手的博客
01-05 2841
强化学习是人工智能和机器学习领域的一个重要分支。它主要研究的是如何让计算机在有目的的学习过程中自动找到最优的行动策略。强化学习的基本过程是：环境与智能体之间不断进行交互，智能体根据环境的反馈来不断学习，并逐渐找到最优的行动策略。在强化学习中，智能体的目标是获得最大的长期奖励，通过不断地尝试不同的行动来实现这一目标。每一次尝试都会产生一定的奖励或惩罚，而智能体要学会根据这些奖励来更新自己的行动策略，从而达到获得最大奖励的目标。
【论文解析】D3PG in MEC 移动边缘计算中具有约束混合动作空间的任务划分和卸载的狄利克雷深度确定性策略梯度算法
Ee总是学不会的博客
12-01 1253
联合优化N个物联网设备、M个边缘服务器的动态环境下的任务卸载和资源分配；将问题表述为具有约束混合动作空间的马尔可夫决策过程；建立在DDPG上的D3PG；解决多目标优化问题，最大限度处理到期前任务，最大限度降低能耗和延迟；可有效处理约束分布-连续混合动作空间；联合优化了任务划分、任务卸载和计算频率控制；针对多个联合优化问题，提出了一个可配置的优化目标，以端到端方式优化多个目标，不需要像现有方法那样进一步优化。
介绍下确定性策略梯度
08-08
确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient, DPG）是一种用于**连续动作空间**的强化学习算法，它由David Silver等人于2014年提出，是**深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）**...
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