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上一次培训中断后如何继续DQN或DDPG培训？D

上一次培训中断后，如果要继续DQN或DDPG（深度强化学习算法）的培训，可以采取以下步骤：

检查模型和数据：首先，检查中断前的模型和数据是否保存下来。如果有保存，可以加载之前的模型和数据，继续训练。如果没有保存，需要重新开始训练。
数据预处理：对于DQN或DDPG算法，数据预处理是非常重要的一步。确保数据的格式和范围与之前的训练一致，以避免对模型的影响。
超参数调整：根据中断前的训练结果和经验，可以对超参数进行调整。例如学习率、批量大小、折扣因子等。通过调整超参数，可以提高模型的性能和收敛速度。
继续训练：使用之前的模型和数据，或者重新开始训练，继续训练DQN或DDPG模型。可以使用之前的经验回放缓冲区来训练模型，以提高训练效果。
监控和评估：在继续训练过程中，及时监控模型的性能和训练进展。可以使用一些评估指标来评估模型的性能，例如平均回报、训练误差等。
调整策略：根据监控和评估的结果，可以对策略进行调整。例如调整探索率、奖励函数等，以提高模型的性能和稳定性。
持续优化：持续优化模型和训练过程，通过不断尝试和调整，提高DQN或DDPG模型的性能和效果。

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【Copy攻城狮日志】强化学习7天打卡营学习笔记

↑开局一张图，故事全靠编。我常常会扪心自问，一个连本行工作都干不好的人，还有时间去捣鼓别的领域，去“学习”别的领域的新知识？然鹅，自诩为“Copy攻城狮”的我，膨胀到像学一波AI，不求结果，为了兴趣愿意去尝试，哪怕到头来竹篮打水一场空。于是，机缘巧合通过齐老师了解到Baidu的AIStuio以及此次飞浆的实战入门课。国际惯例，免费的午餐实际上并非真正的面试，如同HuaweiCloud的AI训练营推广ModelArts，这次的课也是为了推广飞浆。当然，对于AI小白来说，这些都是非常不错的工具，里面的学习资源也非常丰富，废话不多说，马上开启Copy之路！

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coach 模块化最好的强化学习框架

add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._

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6行代码搞定基本的RL算法，速度围观Reddit高赞帖

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深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证 DRL 算法能够顺利收敛，policy 性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得 GANs 刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在 GitHub 上专门开了 repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的 tricks 被堆砌在一起，吸引了全世界 AI 爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL 算法训练有得一拼。但毕竟在科研领域没有人真的喜欢玄学，只有久经考验的一般化规律才能凝结成知识被更多的人接受和推广。本篇接下来的内容融合了许多个人经验和各种参考资料，算是在 DRL 训练 “去玄学” 化上做出的一点微不足道的努力。

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选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译参与：Edison Ke、路雪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。 📷 强化学习（RL）指的是一种机器学习方法，其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励（对前一步动作的评估）。这种方法主要用于雅达利（Atari）、马里奥（Mario）等游戏中，表现与人类相当，甚至超过人类。最近，随着与神经网络的结合，这种算法不断发展，已经能够解决更

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近日，为了让工业界能更好地使用前沿强化学习算法，Tensorlayer 强化学习团队发布了专门面向工业界的整套强化学习基线算法库---RLzoo。(TensorLayer 是基于 TensorFlow 的延伸库，用于对基本的神经网络构建和多样的神经网络应用进行更好的支持，未来将支持更多底层计算引擎。)

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新鲜开源：基于TF2.0的深度强化学习平台

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随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。人工智能（AI）试图用最少的人工干预来控制系统。智能交通系统与人工智能的结合为21世纪的交通研究提供了有效的解决方案。ITS 的主要目标是为参与者提供安全、有效和可靠的交通系统。为此，优化交通信号控制（TSC）、自主车辆控制、交通流控制等是研究的重点。

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[深度学习工具]·百度PaddlePaddle深度强化学习框架PARL

PaddlePaddle PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。PaddlePaddle PARL 凝聚了百度多年来在强化学习领域的技术深耕和产品应用经验。与现有强化学习工具和平台相比，PaddlePaddle PARL 具有更高的可扩展性、可复现性和可复用性，强大的大规模并行化和稀疏特征的支持能力，以及工业级应用案例的验证

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用多智能体强化学习算法MADDPG解决"老鹰捉小鸡"问题

MADDPG算法是强化学习的进阶算法,在读对应论文Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments的过程中,往往会遇到很多不是很好理解的数学公式,这篇文章旨在帮助读者翻过数学这座大山,并从PARL（PARL是百度提供的一个高性能、灵活的强化学习框架）的代码理解MADDPG算法。本文目录如下：

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多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】

本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。

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强化学习待解决问题和主流Trick整理

【产生原因】序贯探索决策中有些动作频繁被执行，而有些动作几乎从不会被采样。由于训练分布完全依赖于序贯决策样本，导致训练出的数据分布局部化，即与完整状态-动作空间分布不同

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Github项目：https://github.com/Ceruleanacg/Personae 前八期传送门：【系列58】强化学习在Market Making上的应用【系列57】为什么机器学习在投资领域并不是那么好用【系列56】特征重要性在量化投资中的深度应用【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法【系列53】基于XGBoost的量化金融实战【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑【系列51】通过ML、Time Series

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强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

建议换算法，DDPG改成TD3改动很小，SAC对超参数没这么敏感，不要死磕DDPG，可以参考曾伊言：如何选择深度强化学习算法？MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等（已完成）

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来自本科生的暴击：清华开源「天授」强化学习平台，纯PyTorch实现

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搞自动驾驶汽车很复杂？其实一个浏览器就行（讲解、代码全都有）

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【专知荟萃23】深度强化学习RL知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/代码/专家，附查看）

【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃基础入门进阶文章 Papers Papers for NLP Tutorials 中英文综述视频教程代码博客领域专家基础入门 1.Reinforcement learning wiki [https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning] 2.Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixel

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【经验】深度强化学习训练与调参技巧

来源：知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/482656367)

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