强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

最新推荐文章于 2025-05-08 08:20:57 发布
最新推荐文章于 2025-05-08 08:20:57 发布
阅读量2k 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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/wenyusuran/article/details/98038397
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　　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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
图解DQN，DDQN，DDPG网络
Echooo的博客
04-03 1万+
图解DQN，DDQN，DDPG网络1. DQN1.1 网络结构1.2 产生experience的过程1.3 Q网络的更新流程2. DDQN2.1 网络结构2.2 产生experience的过程2.3 Q网络的更新流程3. DDPG3.1 网络结构3.2 产生experience的过程3.3 Actor网络的更新流程3.4 Critic网络的更新流程 1. DQN 深度Q网络(Deep Q Network)适用于动作离散的强化学习任务 1.1 网络结构 深度Q网络有两个网络结构，如下所示： Q网络输入是状态
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
丨汀、的博客
06-27 1094
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
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 3188
（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 8923
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
深入理解深度确定性策略梯度DDPG：基于python从零实现
最新发布
AI人工智能的学习之路
05-08 1068
深度确定性策略梯度（DDPG）是一种离线策略的演员-评论家算法，专门为具有连续动作空间的环境设计。它结合了深度 Q 网络（DQN）中的思想，例如回放缓存和目标网络，并将其应用于演员-评论家框架，适应确定性策略的策略梯度。这使得它成为处理机器人控制和模拟物理环境等任务的强大工具，这些任务中的动作是实数值。演员（Actor）μs;θμ\mu(s;μs;θμ：一个策略网络，它接收状态sss并输出一个特定的确定性动作aμsa = \mu(s)aμs，而不是动作的概率分。
【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）
showswoller的博客
11-27 7781
【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）
【强化学习】双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)详解
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
01-01 8590
双延迟深度确定性策略梯度算法，TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度（DDPG）算法的基础上改进而来，用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。
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...
深度确定性策略梯度（DDPG）
克己慎独的博客
09-05 2208
Deep Deterministic Policy Gradient 文章目录Deep Deterministic Policy Gradient算法思想伪代码算法实现附录参考文献 算法思想 ​ 在介绍DDPG之前，先来介绍几个概念：确定性策略是指某个状态执行的动作是一定的；随机性策略是指在某个状态得到的是执行动作的概率，可能执行不同的动作。确定性策略是和随机策略相对而言的，对于某一些动作集合来说，它可能是连续值，或者非常高维的离散值，这样动作的空间维度极大。如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有
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...
梳理确定性策略梯度，随机策略梯度，AC，DPG，DDPG之间的联系
德米安
11-08 9199
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。 ...
基于策略的强化学习(四)：深度确定性策略梯度(DDPG)算法
ZongXS的博客
06-30 2465
深度确定性策略梯度(DDPG)算法 深度确定性策略梯度算法是使用深度学习技术、同时基于 Actor—Critic 算法的确定性策略算法。该算法中的 Actor 和 Critic 都使用深度神经网络来建立近似函数。由于该算法可以直接从 Actor 的策略生成确定的行为而不需要依据行为的概率分布进行采样而被称为确定性策略。该算法在学习阶段通过在确定性的行为基础上增加一个噪声函数而实现在确定性行为周围的小范围内探索。此外，该算法还为 Actor 和 Critic 网络各备份了一套参数用来计算行为价值的期待值以更
【EasyRL学习笔记】第十二章 Deep Deterministic Policy Gradient 深度确定性策略梯度(DDPG)算法
热门推荐
知不足而奋进，望远山而前行
11-09 2万+
深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）：在连续控制领域经典的强化学习算法，是深度Q 网络在处理连续动作空间的一个扩充方法。具体地，从命名就可以看出，“深度”表明使用了深度神经网络；“确定性”表示其输出的是一个确定的动作，可以用于连续动作环境；“策略梯度”代表的是它用到的是策略网络，并且每步都会更新一次，其是一个单步更新的策略网络。其与深度Q 网络都有目标网络和经验回放的技巧，在经验回放部分是一致的，在目标网络的更新上有些许不同。
DDPG 和DQN的区别是什么
再来一下！
06-05 1604
特性DQNDDPG适用动作空间离散连续算法类型值函数（Q值）策略梯度（确定性策略）+ Q值网络结构单个Q网络 + 目标网络策略网络 + Q网络 + 策略目标网络 + Q目标网络动作选择ε-greedy策略确定性策略 + 探索噪声训练方法经验回放池经验回放池算法目标最大化Q值最大化累积回报DQN适用于动作空间有限且离散的问题，通过学习Q值函数来选择最优动作。DDPG适用于动作空间连续的问题，通过学习策略网络和Q值网络来选择最优动作。
【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）
sinat_52032317的博客
11-05 6155
之前的章节介绍了基于策略梯度的算法 REINFORCE、Actor-Critic 以及两个改进算法——TRPO 和 PPO。这类算法有一个共同的特点：它们都是在线策略算法，这意味着它们的样本效率（sample efficiency）比较低。本章将要介绍的深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）算法通过使用离线的数据以及Belllman等式去学习QQQ函数，并利用QQQ函数去学习策略。
强化学习-DDPG、TD3
qq_44430026的博客
03-10 1153
磨菇书DDPG
深度强化学习之策略梯度和优化(二) — DDPG
zhf的博客
03-27 1426
DDPG    之前讨论的应用DQN来玩Atari游戏。然而这些都是在离散环境下完成的， 其中具有有限个行为。考虑一个连续的环境空间，如训练机器人行走。在这些环境下，就不能应用 QQQ 学习了，这是因为贪婪策略在每个时间步都需要大量的优化。即使将这一连续环境离散化，也可能会失去一些重要特征，从而最终得到一个庞大的行为空间。在此情况下，很难保证收敛。    为此，使用一种称为行为者评论家的新...
策略梯度算法
Promising0321的博客
03-21 9669
策略梯度算法这一课我觉得还挺抽象的，有些也听不是太懂，可能是因为这一课的视频里帅帅的David没有出现……只有PPT，而且配合声音切换得不太好，看着很是不爽。不过看完了还是要来整理啊，不然像我这种不现学现用的，过几天就忘了hh，岂不是白看~好啦言归正传！策略梯度的思想在上一篇文章中已经简要介绍过，可以用来快速逼近函数值，这一课就主要来介绍一下用策略梯度优化的核心思想和常用的三种方法，由浅入深是Fi...
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

打赏作者

文宇肃然

精神和物质鼓励你选一个吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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