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【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
大家好 今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法 Deterministic Policy Gradient DDPG 并基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个小游戏 完整代码在我的 GitHub 中获得 https github c
深度强化学习
Pytorch
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强化学习
DDPG
深度强化学习系列: “奖励函数”的设计和设置(reward shaping)
概述 前面已经讲了好几篇关于强化学习的概述 算法 DPG gt DDPG 也包括对环境OpenAI gym的安装 baseline算法的运行和填坑 虽然讲了这么多 算法也能够正常运行还取得不错的效果 但是一直以来忽略了一个非常重要的话题 那
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【转】深度强化学习的加速方法
原文地址 https www matools com blog 190533310 Accelerated methods for deep reinforcement learning 论文解读 深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长
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神经网络
DQN理论基础及其代码实现【Pytorch + CartPole-v0】
DQN算法的理论基础 基于动态规划方法 基于蒙特卡罗方法和基于时间差分的方法都有一个基本的前提条件 状态空间和动作空间是离散的 而且状态空间和动作空间不能太大 这些强化学习方法的基本步骤是先评估值函数 再利用值函数改善当前的策略 这时的值函
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深度强化学习系列(6): DQN原理及实现
利用神经网络近似值函数的方法表示为 V s w
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DQN
多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3
多智能体强化学习与博弈论 博弈论基础3 之前主要介绍了如何判断博弈中是否到达了纳什均衡 在这篇文章中将主要介绍如何计算纳什均衡 本文主要介绍下列几种情况下的纳什均衡 两个智能体 每个智能体有两个动作 两个智能体 每个智能体有多个动作 零和博
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线性代数
深度强化学习主流算法介绍(二):DPG系列
之前的文章可以看这里 深度强化学习主流算法介绍 一 DQN系列 相关论文在这里 开始介绍DPG之前 先回顾下DQN系列 DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值 使用时选择Q值大的动作去执行 贪婪策略 DQN可以处理每
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论文翻译 —— Deep Reinforcement Learning from Human Preferences
标题 Deep Reinforcement Learning from Human Preferences 文章链接 Deep Reinforcement Learning from Human Preferences blogpost L
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Unity-ML-Agents安装
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MLAgents
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2. 2019年《斯坦福大学CS330多任务和元学习》第2讲:多任务和元学习基础【中文字幕】
2019年 斯坦福大学CS330多任务和元学习 第2讲 多任务和元学习基础 中文字幕 https www bilibili com video BV17a4y1J7eG 斯坦福大学切尔西 芬恩 Chelsea Finn 助理教授 http
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强化学习之混合动作空间
强化学习之混合动作空间 基本介绍 在强化学习的动作空间设定中有连续动作空间 离散动作空间和混合动作空间 在大多数的论文中研究的都是连续动作空间和离散动作空间 而混合动作空间研究的比较少 在游戏ai 自动驾驶等一些领域中有时动作空间可以是混合
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多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础4
多智能体强化学习与博弈论 博弈论基础4 本篇文章主要讲的是贝叶斯博弈 Bayesian Games 也称作不完全信息博弈 和拍卖理论 不完全信息博弈在我们生活中经常出现 比如拍卖 在市场和别人讨价还价等等 贝叶斯博弈 首先举一个贝叶斯博弈的
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DoubleDQN的理论基础及其代码实现【Pytorch + Pendulum-v0】
Double DQN 理论基础 普通的 DQN 算法通常会导致对值的过高估计 overestimation 传统 DQN 优化的 TD 误差目标为 r max
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(PPO)近端策略优化学习记录
PPO 近端策略优化学习记录 proximal policy optimization PPO 是策略梯度方法家族的一员 在PPO被提出来之前 它的哥哥 trust region policy optimization TRPO先被提出 在
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SAC(Soft Actor Critic)学习记录
SAC Soft Actor Critic 学习记录 基本介绍 SAC Soft Actor Critic 算法在近年来受到了许多的关注 得到了不少深度强化学习研究者的好评 这篇文章主要包含的内容有SAC算法的理论分析和核心代码实现 与许多
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多智能体强化学习基础知识(入门级)
参考资料 王树森 深度强化学习 https github com wangshusen DRL
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多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2
多智能体强化学习与博弈论 博弈论基础2 Repeated Games 重复博弈 之前我们介绍了一些单次博弈的例子 除了单次博弈外 重复博弈也是经常在我们生活中出现的 在重复博弈中智能体有机会在单次的博弈中占到对手的便宜 但是由于考虑到后来还
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深度强化学习系列(2): ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
当深度强化学习之 6 中的环境安装好之后 一阵欣喜 觉得可以干大事了 于是激动的不行 迫不及待的想看效果 然而幸福来的太快就容易让人失望的越厉害 因此美好的事情总是值得多次磨砺 废话不说了 爆出的错误是这样的 Running trained
深度强化学习
ERROR GLEW initalization erro
Creating window glfw ERROR GL
深度强化学习:PPO + AI2THOR问题总结
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