强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

最新推荐文章于 2025-06-18 05:17:44 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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DDPG（深度确定性策略梯度）是强化学习中解决连续动作空间问题的算法，通过结合确定性策略和经验回放技术改进了Actor-Critic方法的收敛性。本文介绍了从随机策略到确定性策略的转变，DPG到DDPG的演进，DDPG的原理、算法流程，并提供了代码实例，是理解DDPG算法的详细教程。

　　在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，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，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG)。

　　　　本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial。

1. 从随机策略到确定性策略

　　　　从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Deterministic ）+ PG(Policy Gradient)组成。PG(Policy Gradient)我们在强化学习(十三) 策略梯度(Policy

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DDPG(deep deterministic policy gradient)——连续控制的深度确定性策略梯度
weixin_51602120的博客
02-22 3344
（DDPG）是当前最常用的连续控制方法. ”深度“表明其使用了深度神经网络，”确定性“表明其输出的是确定的动作
强化学习13 —— Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）算法原理与 tensorflow 2.0 实现
靡不有初鲜克有终
08-22 9330
上篇文章介绍了强化学习——Actor-Critic算法详解加实战 介绍了Actor-Critic，本篇文章将介绍 DDPG 算法，DDPG 全称是 Deep Deterministic Policy Gradient（深度确定性策略梯度算法） 其中 PG 就是我们前面介绍了 Policy Gradient，在强化学习10——Policy Gradient 推导 已经讨论过，那什么是确定性策略梯度呢？ 一、确定性策略 与确定性策略对应的是随机性策略，就是神经网络输出的是动作的分布，在确定每一步动作时，我们需要
【强化学习】深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解 Pendulum 问题 + Pytorch代码实战
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知不足而奋进，望远山而前行
11-09 2万+
动作：往左转还是往右转，用力矩来衡量，即力乘以力臂。范围[-2,2]状态：cos(theta), sin(theta) , thetadot（角速度）奖励：总的来说，越直立拿到的奖励越高，越偏离，奖励越低。游戏结束：200步后游戏结束。所以要在200步内拿到的分越高越好。
【强化学习理论】基于策略的强化学习——深度确定性策略梯度算法
Mocode的博客
11-05 1824
深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一种Actor-Critic框架的算法，该算法常用于连续控制任务（动作空间为连续型），其中Actor网络产生的动作是具体的、确定的动作而非动作的分布，因此被称为“确定性”策略梯度。本文介绍深度确定性策略梯度算法。
深度确定性策略梯度（DDPG）
行者AI
03-30 4295
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。那如何输出连续的动作呢，我们可以借用万能的神经网络来处理。在离散动作的场景下，比如输出上下左右
基于Pytorch实现深度确定性策略梯度DDPG-附项目源码.zip
05-28
深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和深度学习技术，用于解决连续动作空间的问题。在本项目中，我们将探讨如何利用PyTorch框架来实现...
强化学习系列（6）：深度确定性策略梯度（DDPG）算法及其应用
Azperk的博客
03-13 2304
在处理连续动作空间的强化学习问题时，虽然像PPO等算法能发挥一定作用，但存在一些局限。DDPG算法旨在利用深度神经网络结合确定性策略，更高效地处理连续动作空间场景，使得智能体能够根据确定的策略输出连续的动作，并且通过学习不断优化这个策略以最大化累计奖励。
深度强化学习-深度确定性策略梯度（DDPG）笔记
weixin_45776027的博客
03-25 3775
一、简介 DDPG在DQN的基础上即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG) DQN是一种基于值的学习方式，要求给定离散动作集，但考虑到一些控制系统一般为多组的连续动作，基于值的学习方式容易陷入局部最优且易导致“维数灾难”，而DDPG基于策略本身更新Q值，可以处理连续动作空间。因此基于DDPG做一下控制算法研究。 随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动
【用于无人机控制的深度强化学习】使用深度确定性策略梯度通过连续状态空间中的过渡来控制倾转旋翼无人机（Matlab代码实现）
最新发布
11-06
本文档围绕“使用深度确定性策略梯度（DDPG）通过连续状态空间中的过渡来控制倾转旋翼无人机”的主题，介绍了基于Matlab代码实现的深度强化学习在无人机控制中的具体应用。重点在于利用DDPG这一先进的深度强化学习...
强化学习基础 | (16) 深度确定性策略梯度(DDPG)
sdu_hao的博客
09-08 1843
原文地址 在A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，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(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG)。 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial。 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Determ
【AI深究】深度确定性策略梯度（DDPG）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）| 原理与数学基础、完整案例流程、可视化示范 | Pendulum-v1案例代码演示 | 优缺点与工程建议
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-18 2838
大家好，我是爱酱。继上一篇DQN详解后，本篇我们来系统介绍DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）——一种专为连续动作空间设计的深度强化学习算法。DDPG结合了确定性策略梯度和DQN的关键技术，广泛应用于机器人控制、自动驾驶等连续控制场景。本文将详细讲解DDPG的原理、数学公式、案例流程和完整代码，风格与上一篇DQN一致，便于新手和进阶者理解和实操。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。
系统学习深度学习（三十八）--深度确定性策略梯度(DDPG)
工作笔记
06-16 5564
转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10345762.html 1. 从随机策略到确定性策略 　　　　从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Deterministic）+ PG(Policy Gradient)组成。PG(Policy Gradient)我们在系统学习深度学习（三十五）--策略梯度(Policy Gradient)里已经讨论过。那...
强化学习算法（四）——深度确定性策略DDPG
LongXinKou的博客
04-05 1442
文章目录1. 离散动作与连续动作的区别2. DDPG 1. 离散动作与连续动作的区别 （1）离散动作与连续动作 离散动作：动作空间有限。 连续动作：连续动作空间。 对于连续的动作空间，Q学习、DQN等算法没有办法处理。 （2）随机性策略和确定性策略 随机性策略：输入某一个状态s，采取某一个动作的可能型不是百分百。 ①一般的，在网络最后加上softmax层确保输出是动作概率。 决定性策略：输入某个状态s，会选择相同的动作。 ②一般可以在输出层加一层tanh，把输出限制到[-1,1]之间。将所得值再进行扩
TD3：双延迟深度确定性策略梯度
weixin_49346755的博客
04-24 7458
基本概念 TD3 TD3全称Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient，中文名双延迟深度确定性策略梯度。简单来说TD3算法是一个相对于DDPG算法优化的版本。TD3算法在DDPG算法的基础上，主要有三个方面的优化： 1、网络结构的优化：TD3在DDPG基础上增加了一个Critic网络，主网络上TD3有2个Critic网络和一个Actor网络，同时Target目标网络也有主网络的一个备份。为什么增加一个Critic网络？原因很简单，增加一个Critic网络，
【强化学习】深度确定性策略梯度算法(DDPG)详解（附代码）
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-29 2万+
深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG）算法是一种基于深度强化学习的算法，适用于解决连续动作空间的问题，比如机器人控制中的连续运动。它结合了确定性策略和深度神经网络，是一种模型无关的强化学习算法，属于Actor-Critic框架，并且同时利用了DQN和PG（Policy Gradient）的优点。
【MADRL】多智能体双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
09-07 8930
MATD3（Multi-Agent Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）是基于TD3（Twin Delayed DDPG）算法的多智能体版本。TD3是深度确定性策略梯度（DDPG）算法的一个改进版本，主要针对其在确定性策略学习中的一些不稳定性进行了增强。MATD3则扩展了TD3，使其能够在多智能体环境下进行训练和执行。 DDPG算法用于连续动作空间的强化学习任务，但在复杂环境下容易出现策略估计偏差、探索不足等问题。TD3通过引入两种关键机制
（10-4）强化推荐学习：深度确定性策略梯度算法
码农三叔
03-22 1240
深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient，简称DDPG）是一种用于解决连续动作空间问题的强化学习算法。它是对确定性策略梯度算法（Deterministic Policy Gradient，简称DPG）的扩展，结合了深度神经网络和经验回放缓冲区的思想。
Pytorch深度确定性策略梯度DDPG项目源码教程
资源摘要信息:"本资源提供了使用Pytorch框架实现的深度确定性策略梯度（DDPG）算法的项目源码。DDPG是一种无模型的强化学习算法，特别适用于连续动作空间的控制问题。它结合了深度学习的表示能力和策略梯度方法的...
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