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DDPG实战

目录 1.前言2.代码2.1 主结构2.2 Actor Critic2.3 经验池2.4 每回合算法 1.前言 这次的内容主要是针对上一下讲解的DDPG理论部分进行实战,实战效果如下: ? == MAX_EP_STEPS-1: break 完整代码:https://github.com/cristianoc20/RL_learning/tree/master/DDPG

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DDPG, TD3, SAC Quick Review

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    强化学习系列(七)--DDPG

    DDPG和PPO都是AC框架。 本文主要介绍DDPGDDPG 从名字我们也可以看出DDPG就是DPG和DQN的结合。 DDPG--deep deterministic policy gradient DDPG是结合了DPG和DQN。 所以DDPG和DPG一样,更新网络和目标网络也是不同的策略,所以属于off_policy。 借鉴https://blog.csdn.net/kenneth_yu/article/details/78478356中流程图,可以比较清晰的了解DDPG的算法。 (s, a, r / 10, s_) if ddpg.pointer > MEMORY_CAPACITY: ddpg.learn() 保存了一定量数据后,就可以进行

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    深度确定性策略梯度DDPG详解

    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。 DDPG有个清晰的了解。 那 DDPG 到底是什么样的算法呢, 我们就拆开来分析。 那我们也把这种思想运用到DDPG中,使DDPG也具备这种优良形式。但是DDPG的神经网络形式却比DQN的要复杂一点。 ? 在实际运用中,DDPG这种做法确实带来了更有效的学习过程。 以上就是对DDPG的一个大概简介,看完大概了解整个DDPG包括什么就可以,接下来将会带大家探索DDPG的细节。

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    深度强化学习-DDPG算法原理和实现

    可以说Actor-Critic + DQN = DDPG,今天,我们就来一探DDPG的究竟! 1、DDPG原理 什么是DDPG呢 什么是DDPG呢? 类似于这种情况,DDPG就可以大显神威了。 DDPG学习中的小trick 与传统的DQN不同的是,传统的DQN采用的是一种被称为'hard'模式的target-net网络参数更新,即每隔一定的步数就将eval-net中的网络参数赋值过去,而在DDPG DDPG的完整流程 介绍了这么多,我们也就能顺利理解原文中的DDPG算法的流程: ? 2、DDPG算法实现 好了,原理介绍的差不多了,我们来看一下代码的实现。本文的代码仍然参考的是莫烦老师的代码。 本文代码的github地址为:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/blob/master/Basic-DDPG/DDPG-update.py

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    Keras和DDPG玩赛车游戏(自动驾驶)

    http://www.jianshu.com/p/a3432c0e1ef2 使用Keras和DDPG玩赛车游戏(自动驾驶) ? 然后 git clone https://github.com/yanpanlau/DDPG-Keras-Torcs.git #建议下载zipcd DDPG-Keras-Torcscp *.* .. /gym_torcspython3 ddpg.py 作者使用的是python2,所以他将snakeoil3_gym.py文件做了一些修改。 根据DDPG的论文,动作输入直到网络的第二个隐藏层才被使用。同样我们使用了Merge函数来合并动作和状态的隐藏层。 总结和进一步的工作 我们成功地使用 Keras和DDPG来玩赛车游戏。

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    强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

    DDPG的原理     DDPG有4个网络,在了解这4个网络的功能之前,我们先复习DDQN的两个网络:当前Q网络和目标Q网络的作用。可以复习强化学习(十)Double DQN (DDQN)。      ,这部分DDQN的功能到了DDPG可以在Actor当前网络完成。 DDPG除了这4个网络结构,还用到了经验回放,这部分用于计算目标Q值,和DQN没有什么区别,这里就不展开了。     此外,DDPG从当前网络到目标网络的复制和我们之前讲到了DQN不一样。 DDPG实例     这里我们给出DDPG第一个算法实例,代码主要参考自莫烦的Github代码。增加了测试模型效果的部分,优化了少量参数。 DDPG总结     DDPG参考了DDQN的算法思想吗,通过双网络和经验回放,加一些其他的优化,比较好的解决了Actor-Critic难收敛的问题。

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    从Q学习到DDPG,一文简述多种强化学习算法

    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 2.4 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG) 虽然 DQN 在高维问题上取得了巨大的成功,例如雅达利游戏,但动作空间仍然是离散的。 DDPG 依赖于「行动者-评论家」(actor-critic)架构。行动者用来调整策略函数的参数,即决定特定状态下的最佳动作。 「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。 DDPG 的伪代码 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。 ✄------------------------------------------------

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    入门 | 从Q学习到DDPG,一文简述多种强化学习算法

    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 2.4 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG) 虽然 DQN 在高维问题上取得了巨大的成功,例如雅达利游戏,但动作空间仍然是离散的。 DDPG 依赖于「行动者-评论家」(actor-critic)架构。行动者用来调整策略函数的参数?,即决定特定状态下的最佳动作。 ? 「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。 ? DDPG 的伪代码 ?

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    探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现

    为什么要使用DDPG方法作为基准模型呢?主要是集中训练和分散执行的策略。 本文提出的方法框架是集中训练,分散执行的。我们先回顾一下DDPG的方式,DDPG本质上是一个AC方法。 2、DDPG算法的简单回顾 什么是DDPG 什么是DDPG呢?一句话描述,它是Actor-Critic 和 DQN 算法的结合体。 DDPG的完整流程 介绍了这么多,我们也就能顺利理解原文中的DDPG算法的流程: ? ') agent2_ddpg = MADDPG('agent2') agent2_ddpg_target = MADDPG('agent2_target') agent3_ddpg = MADDPG , sess, [agent2_ddpg_target, agent3_ddpg_target]) train_agent(agent2_ddpg, agent2_ddpg_target, agent2

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    openAi HER 算法运行流程学习

    policy = DDPG(reuse=reuse, **ddpg_params, use_mpi=use_mpi) 2 ddpg算法 nn初始化 policy = DDPG(reuse=reuse , **ddpg_params, use_mpi=use_mpi) ? ddpg buff init ddpg 初始化完成 3 rollerworker init; env init ? 全部init ok 4 train ?

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    (Keras)基于DDPG用300行Python代码玩转TORCS(开放赛车模拟器)-教程及代码

    In this project we will demonstrate how to use the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm (DDPG git clone https://github.com/yanpanlau/DDPG-Keras-Torcs.gitcd DDPG-Keras-Torcscp *.* ~/gym_torcscd ~/ gym_torcspython ddpg.py (Change the flag train_indicator=1 in ddpg.py if you want to train the network According to the DDPG paper, the actions were not included until the 2nd hidden layer of Q-network. actor_target_weights) Main Code After we finished the network setup, Let’s go through the example in ddpg.py

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    Github 项目推荐 | SpaceX Falcon 9 Box2D 回收降落动作模拟器

    gym.openai.com/docs/ Lunar Lander: https://gym.openai.com/envs/LunarLander-v2/ 此代码可用于: 模拟 PID 控制 模拟 DDPG PID,MPC,ES 和 DDPG算法进行比较之后,DDPG 表现出了令人印象深刻的结果。DDPG 解决了 Q-learning 离散动作空间的限制。 虽然有些复杂,但 DDPG 获得最高效率和最佳总体控制。 控制器 控制器的代码存放于 control_and_ai 下,DDPG 有独立的包。作者在设计原型和训练模型时写了一些非结构化的脚本,所以库中有些未经测试的混乱代码,在此作者表示歉意。

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    年化收益率近65%,同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体

    实验表明,深度强化学习算法中 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法已能在复杂多变的股票市场取得良好的效果。 与 DPG 相比,DDPG 采用神经网络作为函数逼近器。 如下图所示,DDPG 采用 Actor-Critic 方法,它有一个策略网络(Actor),一个价值网络(Critic)。 图 2:DDPG 算法网络结构图[1] 与 DQN 类似,DDPG 使用经验回放缓冲区(experience replay buffer) R 来存储收集到的经验和更新模型参数,可以有效降低采样样本之间的相关性 为了收集经验,每个时刻,DDPG 智能体在状态下采取动作 ,并根据下一状态 得到奖励,由此得到经验四元组 并存入 R 中。 在训练阶段,首先使用 DDPG 算法生成一个训练有素的交易智能体。然后在验证阶段调整关键参数,如 learning rate 和 episode 的大小等。

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    深入理解Hindsight Experience Replay论文

    红色曲线为future模式,蓝色曲线为final模式,绿色曲线为使用了count-based的DDPG,褐红色虚线为原始DDPG 从左至右依次是Pushing,Sliding,Pick-and-place 任务 超参数 这个实验中,目标状态会变,即为多个目标状态 结果分析: future模式比final效果更好 使用了count-based的DDPG智能稍微解决一下Sliding任务 使用HER的DDPG 蓝色曲线为使用了HER的DDPG,文中并未说明HER是哪种模式,猜测是final模式,因为文中实验部分之前都是以final模式进行举例 绿色曲线代表应用了count-based的DDPG,褐红色虚线为原始 DDPG 实验中,目标状态都为同一状态 结果分析: DDPG+HER比原始DDPG的性能要好很多 相比于多个目标的实验,可以发现,在多目标的任务中DDPG训练更快,所以在实际中,即使我们只关心一个目标, 奖励函数为 结果分析: 无论使用怎样的reward shaping函数,DDPGDDPG+HER都不能解决这个问题 作者认为原因有二: 1.

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    基于多智能体深度强化学习的全网交通信号控制优化

    这篇文章提出了一种新的多智能体增强学习方法KS-DDPG(Knowledge Sharing Deep Deterministic Policy Gradient知识共享深度确定性政策梯度),通过加强交通信号之间的合作来实现最优控制 与现有的基于强化学习和传统交通方法的比较表明,KS-DDPG在控制大规模交通网络和应对交通流波动方面具有显著的效率。此外,引入的通信机制也被证明在不显著增加计算负担的情况下加快了模型的收敛速度。. This paper proposes a novel multi-agent reinforcement learning method, named KS-DDPG (Knowledge Sharing state-of-the-art reinforcement learning-based and conventional transportation methods demonstrates the proposed KS-DDPG

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    A3C run torcs

    /a3c/train_7',ddpg_1:'./ddpg_1',dddpg_ref:'./ddpg_ref',ddpg_2:'. /ddpg_2/' Tensorboard can be accessed via port 6006 from a browser. DeepRL-Agents/blob/master/A3C-Doom.ipynb as the basis for the A3c implementation. https://github.com/yanpanlau/DDPG-Keras-Torcs as the basis for the DDPG. https://github.com/plumbee/nvidia-hw-accelerated-box as the basis for the

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    Ray RLlib: Scalable Reinforcement Learning

    Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG, DDPG2). Ape-X Distributed Prioritized Experience Replay, including both DQN and DDPG variants.

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    coach 模块化最好的强化学习框架

    self.clip_gradients = 40 self.agent.middleware_type = MiddlewareTypes.FC class Carla_DDPG __init__(self, DDPG, Carla, OUExploration) self.agent.embedder_complexity = EmbedderComplexity.Deep PyBullet Available Presets: Alien_DQN Alien_NEC AntBullet_A3C AntMaze_A3C Ant_A3C Ant_ClippedPPO Ant_DDPG Breakout_DDQN Breakout_DQN Breakout_Dueling_DDQN Breakout_NEC Breakout_QRDQN Carla_A3C Carla_BC Carla_DDPG InvertedPendulum_A3C InvertedPendulum_ClippedPPO InvertedPendulum_ClippedPPO_Roboschool InvertedPendulum_DDPG

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    基于深度强化学习的动态无人机通信网络的响应性调节

    此外,为了处理连续的状态和行动空间,利用了深度确定性策略梯度(DDPG)算法,它是一种基于行为者批评的DRL。 此外,为了促进围绕变化时机的学习探索,原始的DDPG被改编为异步并行计算(APC)结构,这使得批判者和行为者网络的训练性能都得到了提高。 In addition, to handle the continuous state and action space, deep deterministic policy gradient (DDPG Furthermore, to promote the learning exploration around the timing of the change, the original DDPG is

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