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目錄
學(xué)習(xí)目標(biāo)：
學(xué)習(xí)內(nèi)容：
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
Ⅰ. 環(huán)境建模文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-430104.html
Ⅱ . Markov決策過程文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-430104.html
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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-DDPG算法原理與代碼 引言 1 DDPG算法簡介 2 DDPG算法原理 2.1 經(jīng)驗(yàn)回放 2.2 目標(biāo)網(wǎng)絡(luò) 2.2.1 算法更新過程 2.2.2 目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的更新 2.2.3 引入目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的目的 2.3 噪聲探索 3 DDPG算法偽代碼 ?4 代碼實(shí)現(xiàn) 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 6 結(jié)論 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind團(tuán)隊(duì)提出的
本項(xiàng)目的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的是基于Stable Baselines實(shí)現(xiàn)的，Stable Baselines是OpenAI Baselines的一個分支，經(jīng)過了重大的結(jié)構(gòu)重構(gòu)和代碼清理工作。另外，在庫FinRL中包含了經(jīng)過調(diào)優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如DQN、DDPG、多智能體DDPG、PPO、SAC、A2C和TD3，并且允許用戶通過調(diào)整這些深度
一、本文概要： actor是策略網(wǎng)絡(luò)，用來控制agent運(yùn)動，你可以把他看作是運(yùn)動員，critic是價值網(wǎng)絡(luò)，用來給動作打分，你可以把critic看作是裁判，這節(jié)課的內(nèi)容就是構(gòu)造這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后通過環(huán)境給的獎勵來學(xué)習(xí)這兩個網(wǎng)絡(luò) 1、首先看一下如何構(gòu)造價值網(wǎng)絡(luò)value network： Π
本部分視頻所在地址：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐 在其他學(xué)科中的蒙特卡羅法是一種抽樣的方法。 如果狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是已知的，則是基于模型的方法。如果狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是未知的，則是免模型的方法。動態(tài)規(guī)劃方法無法求解倒立擺問題，即無法處理沒有狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的問題
QLearning方法有著明顯的局限性，當(dāng)狀態(tài)和動作空間是離散的且維數(shù)不高時可使用Q-Table存儲每個狀態(tài)動作的Q值，而當(dāng)狀態(tài)和動作時高維連續(xù)時，該方法便不太適用。可以將Q-Table的更新問題變成一個函數(shù)擬合問題，通過更新參數(shù)θ使得Q函數(shù)逼近最優(yōu)Q值。DL是解決參數(shù)學(xué)習(xí)的有效
在之前的文章里介紹了 PPO 之 Clipped Surrogate Objective 篇，提出了現(xiàn)有方法存在方差較大的缺點(diǎn)，今天我們介紹一下如何使用 GAE（Generalized Advantage Estimation）進(jìn)行改進(jìn)。 上文提到的 Surrogate Objective： R ˉ θ ≈ E τ ～ q θ ′ ( τ ) [ p θ ( a t ∣ s t ) q θ ′ ( a t ∣ s t ) R ( τ ) ] bar{R}
本篇博客是本人參加Datawhale組隊(duì)學(xué)習(xí)第三次任務(wù)的筆記 【教程地址】 蒙特卡洛策略梯度算法和基于價值的DQN族算法的優(yōu)缺點(diǎn)在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)Task2：策略梯度算法中已經(jīng)介紹過了。Actor-Critic 算法提出的主要目的是為了： 結(jié)合兩類算法的優(yōu)點(diǎn) 緩解兩種方法都很難解決的高方差問
1 Q-Learning算法簡介 1.1 行為準(zhǔn)則 我們做很多事情都有自己的行為準(zhǔn)則，比如小時候爸媽常說：不寫完作業(yè)就不準(zhǔn)看電視。所以我們在寫作業(yè)這種狀態(tài)下，寫的好的行為就是繼續(xù)寫作業(yè)，知道寫完他，我們還可以得到獎勵。不好的行為就是沒寫完就跑去看電視了，被爸媽發(fā)現(xiàn)，
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域迎來蓬勃發(fā)展的時代，從“知識圖譜”到“零售系統(tǒng)自動化”，人工智能技術(shù)正在改變著社會生活的方方面面。傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)都依賴于硬件上的復(fù)雜計(jì)算能力，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等
摘要：中科院自動化所蒲志強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)，提出一種基于關(guān)系圖的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，應(yīng)用于多目標(biāo)避碰包圍問題(MECA)，使用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)獲取多機(jī)器人位置信息，驗(yàn)證了方法的有效性和適應(yīng)性。研究成果在2022年ICRA大會發(fā)表。 ? 在多機(jī)器人系統(tǒng)的研究領(lǐng)域中，包圍控
