Policy Gradient (DDPG)，DDPG最大的优势就是能够在连续动作上更有效地学习。...那 DDPG 到底是什么样的算法呢, 我们就拆开来分析。...2.2 算法相关概念和定义 我们先复述一下DDPG相关的概念定义： 确定性行为策略μ：定义为一个函数，每一步的行为可以通过 ? 计算获得。 策略网络：用一个卷积神经网络对 ?...：将action的决策从确定性的过程变为一个随机过程，再从这个随机过程中采样得到action，下达给环境执行，过程如下图所示 ?...2.2 DDPG实现框架和算法 online和target网络 以往的实践证明，如果只使用单个Q神经网络的算法，学习过程很不稳定，因为Q网络的参数在频繁梯度更新的同时，又用于计算Q网络和策略网络的gradient
该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。...我们发现，从这个角度来看，深度策略梯度算法的行为通常偏离其概念框架的预测。我们的分析开启了巩固深度策略梯度算法基础的第一步，尤其是，我们可能需要抛弃目前以基准为中心的评估方法。...检查深度策略梯度算法的基元 梯度估计的质量 策略梯度方法的核心前提是恰当目标函数上的随机梯度上升带来优秀的策略。具体来说，这些算法使用（代理）奖励函数的梯度作为基元： ?...探索最优化 landscape 策略梯度算法的另一个基础假设是对策略参数使用一阶更新可以带来性能更好的策略。因此接下来我们就来看该假设的有效性。 ?...这些现象促使我们发问：建模真价值函数的失败是在所难免的吗？价值网络在策略梯度方法中的真正作用是什么？ 最优化 Landscape。
其中有一篇《The Policy of Truth》（真正的策略）详细聊了聊强化学习中广泛使用的策略梯度为什么是个不好的算法，并将其喻为「伪装在数学符号和数学黑话里的随机搜索」。...我们的目标就是找到一个能让 L 个时间步骤后的反馈最大化的策略。 在策略梯度中，我们只关注参数化的、随机化的策略。策略 π 中有一系列参数 ϑ 需要调节。...策略梯度 用简洁的公式表述了这个问题之后，策略梯度就可以用下面这样的技巧推导得到： ? 这个式子表明了 J 相对于 ϑ 的梯度是下面这个式子的预期值 ?...简单的 LQR （线性二次调节器）问题中当然也不需要。概率策略确实是一种建模的方法，但它永远都不会比确定性策略更好。...非常通用的强化算法 所以上面这样的策略梯度算法实际上是一个找到如下形式的式子的随机梯度的通用方法 ? 它的对数似然也具有完全的泛化性 ?
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。...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一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。 ...从DPG到DDPG 在看确定性策略梯度DPG前，我们看看基于Q值的随机性策略梯度的梯度计算公式：$$\nabla_{\theta}J(\pi_{\theta}) = E_{s\sim\rho^{...假如对同一个状态，我们输出了两个不同的动作$a_1$和$a_2$，从Critic当前网络得到了两个反馈的Q值，分别是$Q_1,Q_2$，假设$Q_1>Q_2$,即采取动作1可以得到更多的奖励，那么策略梯度的思想是什么呢
文章分类在强化学习专栏： 强化学习（6）---《【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法》 【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法 1.MADDPG...MADDPG结合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的思想，并对多智能体场景进行了扩展，能够处理混合的协作与竞争环境。...链接：《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》 代码： MADRL多智能体深度确定性策略梯度（...Actor网络：每个智能体 的Actor策略是通过最大化其Critic函数的期望来更新的： 通过策略梯度法对Actor网络的参数 进行更新。...6.优势与应用场景 解决多智能体环境中的非平稳性问题：由于多个智能体的存在，环境对每个智能体来说是非平稳的。
DDPG算法详细介绍 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，...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。...利用确定性策略: 与随机策略不同，DDPG输出的是每个状态下一个确定的最优动作。 结合目标网络: 使用延迟更新的目标网络，稳定了训练过程，避免了过大的参数波动。...提高算法的训练稳定性。 2.从PG继承的策略梯度优化: 通过Actor网络直接优化策略，适应连续动作问题。...[Python] DDPG算法实现 下面给出了DDPG（深度确定性策略梯度）算法的完整Python实现。该实现包括Actor-Critic架构、缓冲区和目标网络等。
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 1....我们用 \mu_{\theta}(s_t) 来代表这个确定性的策略。 我们再对随机性策略与确定性策略进行解释。...对随机性策略来说，输入某一个状态 s ，采取某一个动作的可能性并不是百分之百的，而是有一个概率的（就好像抽奖一样），根据概率随机抽取一个动作。而对于确定性策略来说，它不受概率的影响。...深度确定性策略梯度DDPG 在连续控制领域，比较经典的强化学习算法就是深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）。...深度是因为用了神经网络；确定性表示 DDPG 输出的是一个确定性的动作，可以用于有连续动作的环境；策略梯度代表的是它用到的是策略网络。
强化学习从基础到进阶–案例与实践[7.1]：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算法详解项目实战 项目链接fork一下直接运行 https://www.heywhale.com...rewards = [] # 记录所有回合的奖励 for i_ep in range(cfg['test_eps']): ep_reward = 0 state...，比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境，Qlearning实在是太弱了，需要足够简单的环境才行，因此本项目写了一个环境，大家感兴趣的话可以看一下，一般环境接口最关键的部分即使reset...DDPGAgent(algorithm,memory,cfg) return env,agent 4、设置参数 到这里所有qlearning模块就算完成了，下面需要设置一些参数，方便大家“炼丹”，其中默认的是笔者已经调好的...另外为了定义了一个画图函数，用来描述奖励的变化。
强化学习从基础到进阶--案例与实践7.1：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算法详解项目实战 项目链接见文末fork一下直接运行 1、定义算法 1.1 定义模型 !...rewards = [] # 记录所有回合的奖励 for i_ep in range(cfg['test_eps']): ep_reward = 0 state...，比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境，Qlearning实在是太弱了，需要足够简单的环境才行，因此本项目写了一个环境，大家感兴趣的话可以看一下，一般环境接口最关键的部分即使reset...DDPGAgent(algorithm,memory,cfg) return env,agent 4、设置参数 到这里所有qlearning模块就算完成了，下面需要设置一些参数，方便大家“炼丹”，其中默认的是笔者已经调好的...另外为了定义了一个画图函数，用来描述奖励的变化。
文章分类在强化学习专栏： 强化学习（7）---《【MADRL】多智能体双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法》 多智能体双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法 1.MATD3算法介绍...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。...文章：Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods 代码：MADRL多智能体双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法...Actor策略的梯度可以通过下式计算： 其中只使用 来更新Actor策略。...6.公式总结 Critic更新： Actor更新： 7.优势与应用场景 减少Q值估计偏差：通过引入两个Critic网络，MATD3显著减少了单个Critic在更新过程中的过估计问题，从而提高了稳定性
一、TD3算法的背景 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。...确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient, DPG）： DPG是强化学习中一种适用于连续动作空间的策略梯度方法，TD3继承了DPG的优势，即通过学习一个确定性策略直接生成动作...2.DDPG的局限性 TD3算法由Fujimoto等人在2018年提出，对深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法的改进...五、TD3的优势 降低Q值高估偏差：双Critic网络的最小值策略有效减少了偏差。 增强训练稳定性：延迟更新减少了网络间的干扰。 适应复杂环境：目标动作平滑提高了鲁棒性。
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[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 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 1.核心词汇 深度确定性策略梯度（deep...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。 2.常见问题汇总 2.1 请解释随机性策略和确定性策略，两者有什么区别？...3.面试必知必答 3.1 友善的面试官：请简述一下深度确定性策略梯度算法。 深度确定性策略梯度算法使用演员-评论员结构，但是输出的不是动作的概率，而是具体动作，其可以用于连续动作的预测。...强化算法每个回合就会更新一次网络，但是深度确定性策略梯度算法每个步骤都会更新一次策略网络，它是一个单步更新的策略网络。 3.2 友善的面试官：请问深度确定性策略梯度算法是同策略算法还是异策略算法？...分布的分布式深度确定性策略梯度算法（distributed distributional deep deterministic policy gradient，D4PG)，相对于深度确定性策略梯度算法，
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答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 1.核心词汇 深度确定性策略梯度（deep deterministic policy...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。 2.常见问题汇总 2.1 请解释随机性策略和确定性策略，两者有什么区别？...3.面试必知必答 3.1 友善的面试官：请简述一下深度确定性策略梯度算法。 深度确定性策略梯度算法使用演员-评论员结构，但是输出的不是动作的概率，而是具体动作，其可以用于连续动作的预测。...强化算法每个回合就会更新一次网络，但是深度确定性策略梯度算法每个步骤都会更新一次策略网络，它是一个单步更新的策略网络。 3.2 友善的面试官：请问深度确定性策略梯度算法是同策略算法还是异策略算法？...分布的分布式深度确定性策略梯度算法（distributed distributional deep deterministic policy gradient，D4PG)，相对于深度确定性策略梯度算法，
它要学习走、跑、转弯来尝试接近球型的、随机移动的目标；环境中还有一个会撞机器人的小球给它增大难度，所以它还要学会受到撞击以后恢复平衡，甚至被撞倒以后重新站起来。...现有算法 近期的策略梯度的一类方法让深度神经网络在控制任务中取得了明显进步，电脑游戏、三维运动、围棋都是很好的例子。...但是用策略梯度的方法取得好的结果也有一些难度，因为这类方法对迭代步骤数非常敏感：如果选得太小，训练过程就会慢得令人绝望；如果选得太大，反馈信号就会淹没在噪声中，甚至有可能让模型表现雪崩式地下降。...PPO 在监督学习中，实现损失函数、在上面做梯度下降都很容易，而且基本上不费什么功夫调节超参数就肯定能够得到很好的结果。...信任区域更新的功能就可以通过这种目标函数得到实现，它与随机梯度下降兼容，而且移除了Kullback–Leibler 惩罚项及它的自适应升级功能差，从而简化了算法。
本节我们研究一种叫基于策略的学习法。假设在一个模拟环境中，Agent有5种选择，如果它没有学习能力，那么无论环境如何变化，它都只会在5种选择中随意选择一种。...如果代码中的Player拥有学习能力的话，它就能从反馈中发现每种选择的好坏，例如它会发现自己选择1多的时候负反馈也多，选5多的时候正反馈也多，于是它就会主动增加选择5的几率。...代码中的player可以基于如下政策调整比率。首先随机选择，然后根据结果调整。...我们已经知道，在神经网络中，我们通过修改连接链路的权重来改进网络的输出结果，链路的修改方法就是梯度下降法。...以前我们总是修改权重，使得网络的输出与给定结果尽可能的接近，现在不一样，我们要在给定策略条件下，通过分析当前棋盘情况去修改链路权重，这种做法就叫基于政策的梯度下降法。
标准做法叫做策略梯度(policy gradient)。这个方法的核心在于它有一个可以从连续空间抽取的动作的策略。现在主流的方法是用神经网络来表示策略。...假如你学习到的策略偶尔会取得很高的分数，但是大部分时候表现却很差，这时候我们不能因为一两次表现好就认为我们已经学习到了很好的策略。所以我们的目标要设定成奖励的期望。...当我们需要优化这个奖励期望的时候，一般而言对于同一个参数下面的策略，我们要多跑几次游戏来收集比较多的数据来做一次策略的参数更新。...策略梯度算法的最大贡献在于它提供了一个可以处理连续动作空间的方法，这个方法在一些控制问题上取得了很好的成绩，比如下面这个游戏 ? 这个游戏是控制一个小人的身体躯干的动作让它完成直立行走。...很显然小人的躯干还是很多的，而且动作都是连续的，所以用Q-learning算法很难取得比较好的效果。而策略梯度算法却可以让小人成功行走起来。
目录 1.前言2.核心算法3.Add a Baseline4.总结 1.前言 这次介绍的基于策略梯度的Policy Gradient的算法属实比之前的算法没那么好理解，笔者看完莫烦教程之后还是有许多细节没搞懂...而一个完整的策略τ代表的是一整个回合中，对于每个状态下所采取的的动作所构成的序列，而每个回合episode中每个动作的回报和等于一个回合的回报值 ? ?...得到奖励的数学期望后我们要做的自然就是max这个奖励的数学期望，如何做呢，就是Gradient Asent(注意是梯度上升不是梯度下降)这个期望。...后面那项的梯度由于概率中我们只能控制之前我们说过跟actor有关的部分，所以后面那项就可以简化为： ? 所以最后整个式子就可以化为： ?...可以实现随机化策略 某种情况下，价值函数可能比较难以计算，而策略函数容易 缺点： 通常收敛到局部最优而非全局最优 评估一个策略通常低效（这个过程可能慢，但是具有更高的可变性，其中也会出现很多并不有效的尝试
概览 这是否意味着，在不久的将来，有监督、无监督和 RL 应用中的所有 DNN 都会采用神经进化的方法来优化呢？神经进化是深度学习的未来吗？神经进化究竟是什么？...梯度下降的总体思路如下： - 假设你在法国巴黎，要去德国柏林。这时候欧洲就是优化曲面，巴黎是随机的起点，柏林是最大或最小值的所在位置。 - 由于没有地图，你随机问陌生人去柏林的方向。...有的人知道柏林在哪儿，有的人不知道，尽管多数时候你的方向正确，有时也可能走错方向。不过，只要指对路的陌生人比指错路的多，你应该能到达柏林（即，随机梯度下降或小批量梯度下降）。...文章中的插图生动表现了如何用 ES 规避梯度下降中遇到的一些问题（例如，陷入局部最优）。本质上讲，进化策略执行的是梯度逼近。...能够计算真实梯度的问题中，采用真实梯度固然好，而只能计算较差的梯度近似值并且需要探索优化曲面（例如强化学习问题）时，进化策略可能更有希望。
作者提出了一种替代性的基于模拟的搜索方法，即策略梯度搜索（PGS），该方法通过策略梯度更新在线调整神经网络模拟策略，避免了对搜索树的需求。...在动作空间很大时，可以使用先前策略来降低弱动作的影响，从而减少有效分支树。随机转换更难以处理，因为先前的策略不能用于减少偶然节点处的分支因子。 相比之下，蒙特卡罗搜索（MCS）算法没有这样的要求。...Policy Gradient Search 策略梯度搜索通过应用无模型的强化学习算法来适应蒙特卡罗搜索中的模拟过程。作者假设提供先验策略π和先验值函数V，并在完整MDP上训练。...MCTS已经是一种自我对弈强化学习方法，但不能直接使其适应函数逼近，因为UCT公式依赖于基于访问量的探索规则。 作者使用策略梯度强化学习方法来训练模拟策略。...这项工作中提出的结果主要关注Hex的确定性和离散动作空间域。这使得模型的效果可以与MCTS直接比较，但PGS最激动人心的潜在应用是MCTS不易使用的问题，例如随机状态转换或连续动作空间的问题。
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit） 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 1 策略梯度算法 如图 5.1 所示...但实际上 R(\tau) 并不只是一个标量（scalar），它是一个随机变量，因为演员在给定同样的状态下会采取什么样的动作，这是有随机性的。...图 5.9 自动求梯度 2 策略梯度实现技巧 下面我们介绍一些在实现策略梯度时可以使用的技巧。 2.1 技巧 1：添加基线 第一个技巧：添加基线（baseline）。...假设我们直接使用式(5.5)，在训练的时候告诉模型，不管是什么动作，都应该要把它的概率提升。...图 5.18 策略梯度损失 如图 5.19 所示，实际上我们在计算策略梯度损失的时候，要先对实际执行的动作取独热向量，再获取神经网络预测的动作概率，将它们相乘，我们就可以得到 \log \pi(a_t
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