微笑小星

SAC可以参考博客：https://blog.csdn.Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor，2018年8月发表。Soft...

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EK41157fD/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.原论文：https://arxiv.org/abs/1802.其中SAC和TD3算是目前很好的两个...

阅读本文前可以先了解我前三篇文章《强化学习之DQN》《强化学习之DDQN》、《强化学习之 Dueling DQN》。Rainbow结合了DQN算法的6个扩展改进，将它们集成在同一个智能体上，其中包括DDQN，Dueling DQN，Prioritized Replay、Multi...

本代码取自周博磊强化学习课程https://space.bilibili.源码：https://download.csdn.此处程序个人感觉过多过乱，应整理出属于自己风格的代码结构，这是编程实现必不可少的环节。import torch.import torch.import to...

阅读本文前先了解TRPO算法有助于理解，我对此也写过博客：https://blog.csdn.参考李宏毅老师的视频：https://www.bilibili.PPO，全名Proximal Policy Optimization，近端策略优化算法。PPO算法是一种新型的Policy...

视频链接：https://www.youtube.J(θ)。L(θ∣θold​)最大化。这是TRPO的最重要的公式。...s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,...s1​,a1​,r1​,s2​,a2​,r2​,...L(θ∣θold​)=n1​i=1∑n​π(ai​...

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的...

Dueling DQN的思想是把神经网络中Q价值的输出分成两部分，第一部分是状态价值V，这部分价值由状态直接决定和Action无关。第二部分就是动作价值和状态价值的差值A，每一个Action都存在一个差值。这两部分构成了倒数第二层的神经网络，节点数为Action数+1。然后最后一...

知识基础DQN参考我的博文：https://tianjuewudi.gitee.​ 我们利用神经网络来代替表格法，我们可以输入S并输出多个Q，每个Q对应一个A。神经网络只需要储存有限的网络参数，我们的任务就是不断调整这些参数，使得输入输出符合我们的预期，而且状态可以泛化，相似的状...