之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互，比如说，多个机器人的控制，语言的交流，多玩家的游戏等等。本文，就带你简单了解一下Open-AI的MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法，来共同体验一下多智能体强化学习的魅力。
对于这些连续的动作控制空间，Q-learning、DQN 等算法是没有办法处理的。那我们怎么输出连续的动作呢，这个时候，万能的神经网络又出现了。在上面这个离散动作的场景下，比如说我输出上下或是停止这几个动作。有几个动作，神经网络就输出几个概率值，我们用
基于我上一篇博客的算法介绍， 使用tensorflow的代码实现，仿真环境使用gym torcs 为了快速训练出结果，我没有使用driver view图像作为输入，而是使用low dimension传感器数据作为输入， 总共29个数据，包括： – 赛车速度: speedX, speedY, speedZ. – 赛车在跑道中的位置 – 19个range finder的探测数据：车身与跑道边缘的距离 – 发动机转速 – 车轮速度
debug render： 1 环境 算法初始化 机械臂位置init 环境变量状态空间 agent 强化学习算法 初始化 依赖初始化her her 核心 policy = DDPG(reuse=reu
1.前言2.算法2.1 概念初识2.2 算法相关概念和定义2.2 DDPG实现框架和算法
离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。 如图 7.1 所示，离散动作和连续动作有几个例子。在 CartPole 环境中，可以有向左推小车、向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中，小乌龟可以有上、下、左、右4个动作。在雅达利的 Pong 游戏中，游戏有 6 个按键的动作可以输出。但在实际情况中，我们经常会遇到连续动作空间的情况，也就是输出的动作是不可数的。比如：推小车推力的大小、选择下一时刻方向盘转动的具体角度、给四轴飞行器的4个螺旋桨给的电压的大小。
DDPG（deep deterministic policy gradient），深度确定性策略梯度算法。
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)。
在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法Deep Q Network。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章： 实战深度强化学习DQN-理论和实践 DQN三大改进(一)-Double DQN DQN三大改进(二)-Prioritised replay DQN三大改进(三)-Dueling Network 基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态，计算采取每个动作的价值，然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤，即直接根据当前的状态来选择动作。基
check： https://github.com/bn2302/rl_torcs/issues
本文介绍了一个“事后诸葛亮”的经验池机制，简称为HER，它可以很好地应用于稀疏奖励和二分奖励的问题中，不需要复杂的奖励函数工程设计。强化学习问题中最棘手的问题之一就是稀疏奖励。本文提出了一个新颖的技术：Hindsight Experience Replay （HER），可以从稀疏、二分的奖励问题中高效采样并进行学习，而且可以应用于所有的Off-Policy算法中。
来源：Deephub Imba本文约4300字，建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Explorati
基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态，计算采取每个动作的价值，然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤，即直接根据当前的状态来选择动作。基于这种思想我们就引出了强化学习中另一类很重要的算法，即策略梯度(Policy Gradient)。之前我们已经介绍过策略梯度的基本思想和实现了，大家可以有选择的进行预习和复习：
虽然每年 RL 方向的 paper 满天飞，但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多，大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。DRL 常规武器库里的存货主要还是老三样：DQN，DDPG 和 A3C，它们是深度学习时代最成熟、最能体现智慧结晶的三个 DRL 框架，你可以在 GitHub 上找到无数相关代码，有 OpenAI，DeepMind 和 Nvidia 这些大公司的，也有个人爱好者的。对于 DRL 初学者，它们是最佳的敲门砖；对于算法研究者，它们是最厚实的 “巨人肩膀”；对于算法工程师，它们是最顺手的试金石。你完全可以把三个框架都放到项目模拟器上跑一跑，看哪个效果好就用哪个。当然，这三个算法框架都有各自的特点和适用 domain，结合对项目的分析，是可以提前评估最合适的算法的。
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法，包括深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）和深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）。
这两天实在不想动这个东西，想了想还是毕业要紧。 稍微跟自己搭的环境结合了一下，对于高维的状态输入可以完成训练（但效果没测试，至少跑通了），并且加入了batch训练的过程，根据伯克利课程说明，加入batch的话会让训练方差减小，提升系统的稳定性。但是因为memory那块使用list做的所以取batch的时候过程相当绕（我发现我现在写python代码还是摆脱不了java的影子啊），希望有大佬给我点建议。
在该项目中，研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境，而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险。相比于其他传统机器学习算法，深度强化学习的优势在于对股票交易任务进行马尔可夫决策过程建模，没有将识别市场状况和交易策略执行分开，更符合股票交易的特点。尽管基于深度强化学习的量化策略研究仍处于早期探索阶段，部分算法已经能够在特定的交易任务中展现出良好的收益。
这是一款 SpaceX Falcon 9 第一级火箭的垂直火箭着陆模拟器，该模拟器用 Python 3.5 开发并且在 OpenAI Gym 环境中编写。该模拟器采用的是 Box2D 物理引擎，环境和 Lunar Lander 类似。以下为演示动画：
画家可以用寥寥数笔创造出迷人的画作，我们试图研究如何让机器掌握这样的能力。通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。
做这个实践的主要目的就是让我们活学活用, 从0开始搭建一个强化学习框架。之前我们在强化学习系列教程中学习到了很多强化学习的知识, 了解了各种算法应该怎样运用, 从最简单的 Q-Learning到结合神经网络的 DQN, 再到做连续动作的 DDPG 以及分布式训练的 A3C 和 DPPO。但是我们却没有真正意义上的实践过一次, 因为在那个系列中大多数时候我们只关注了算法本身。 但是搭建模拟环境, 调整参数也同样重要。 所以我们在这个系列中将会做到这些, 让你真正意义上入门了强化学习。
在本文中，我们将介绍在 Reacher 环境中训练智能代理控制双关节机械臂，这是一种使用 Unity ML-Agents 工具包开发的基于 Unity 的模拟程序。我们的目标是高精度的到达目标位置，所以这里我们可以使用专为连续状态和动作空间设计的最先进的Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 算法。
连续动作（赛车游戏中方向盘的角度，油门，刹车控制信息，通信中功率控制,可由policy gradient、DDPG、A3C、PPO算法做决策）和离散动作（围棋、贪吃蛇游戏，Alpha Go，可通过算法Q-Learning、DQN、A3C及PPO算法做决策）。
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）
https://github.com/ray-project/ray A high-performance distributed execution engine Ray is a flexible, high-performance distributed execution framework. Ray comes with libraries that accelerate deep learning and reinforcement learning development: Ray Tune:
选自OpenAI 机器之心编译 本文发布八个仿真机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的基线实现，这是过去一年的成果总结作者已用这些环境来训练实体机器人用到的模型，并同
读过 DDPG 论文 [1] 的同学几乎都会有一个问题，论文中使用 Ornstein-Uhlenbeck 噪声用于探索，比较难理解，参数又多，真的会比简单的高斯噪声等更有效吗？
最近在学习一些关于强化学习的知识。当然仅仅学习理论知识还是不够的，还是需要从实际案例上进行出发，利用强化学习搭建自己的AI智能体。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李泽南 OpenAI 的研究人员发现，改善强化学习算法参数中的自适应噪声性能可以提升性能。这种探索方式易于实现，同时很少降低系统表现，因此值得一试。
一切都像梦里一般，宫殿如同电影镜头那样显现，刚开始模糊抽象，定睛一看却是实景，绘画风格十分独特。
（1）对电商搜索场景中的多步排序问题进行形式化描述，定义搜索会话马尔科夫决策过程问题模型（Search Session Markov Decision Process, SSMDP）；
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!!
OpenAI：我们将发布8个模拟的机器人环境，以及一种叫做“事后经验回顾”（Hindsight Experience Replay，简称HER）的一种Baselines实现，它允许从简单的、二元的奖励
近日，有开发人员用PyTorch实现了基本的RL算法，比如REINFORCE, vanilla actor-critic, DDPG, A3C, DQN 和PPO。这个帖子在Reddit论坛上获得了195个赞并引发了热议，一起来看一下吧。
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._
回顾上文中的DDPG，DDPG是源于DQN，它使用神经网络替换maxQ(s',a')的功能来解决连续空间问题。也就是说DDPG的Actor网络输出的是一个动作，他的目标是输出一个动作，这个动作输入到Critic后，能过获得最大的Q值。和DQN一样，更新的时候如果更新目标在不断变化会使学习过程困难，所以需要固定目标网络，求target的网络更新后再赋值参数，所以需要四个网络。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第三篇，讲了第四节无模型的强化学习方法，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
前言：Huskarl是一种基于TensorFlow 2.0构建的深度强化学习的框架，其专注于模块化和快速原型设计。设计中尽可能使用了tf.keras API以实现简洁性和可读性。Huskarl可以轻松地跨多个CPU核心并行计算环境动态。这对于加速从多个并发经验源（如A2C或PPO）中受益的策略性学习算法非常有用。并且对于计算密集型环境尤其有用，例如基于物理的环境。其与OpenAI Gym环境无缝协作，并支持多智能体环境和Unity3D环境。
AI 科技评论按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务
深度强化学习（DRL）已被公认为量化投资中的一种有效方法，因此获得实际操作经验对初学者很有吸引力。然而，为了培养一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易，以及交易的数量，会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。
argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。通过使用这种方法，可以在使用
在存在外在奖励的情况下，深度强化学习 (RL) 是处理复杂控制任务的强大策略。玩像素视频游戏、掌握围棋游戏、机器人移动性和灵巧的操纵策略都是成功应用的例子。
作者：janhuenermann 编译：量子位(QbitAI) · 问耕 自动驾驶高大上？其实在浏览器里也能玩。 上面那个视频是一个2D环境下的无人驾驶系统，在神经网络的驱动下，小车学会如何自动驾驶。这些小车以速度为奖励，来判断当前应该采取怎样的行动。 这个项目的Demo在此，你可以在系统中用鼠标设置新的障碍物，小车可以自己学会绕过障碍。这真是一个让人很兴奋的项目。 下面讲解一下这个项目的技术实现。 神经网络 代理通过调整神经网络(近似函数)的权重来学习。在这个案例中，这涉及两个神经网络：一个状态→动作的
深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping (动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
↑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！
今天在各行业部署的工业机器人大多是在执行重复的任务。基本上是在预定好的轨迹中移动或者放置物体。但事实上，机器人在如今的制造业中处理不同或者复杂任务环境的能是非常有限的。
AI 研习社按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务，
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