实例介绍
【实例简介】
DDPG_TF2 很难在TF2中找到简单整洁的DDPG实现，因此我做了一个。 DDPG DDPG是一种无模型的非策略算法，可在连续动作空间中学习Q函数和策略。 它受Deep Q Learning的启发，可以看作是连续acion空间上的DQN。 它利用政策外数据和Bellman方程来学习Q函数，然后使用Q函数来推导和学习政策。 在DDPG的此实现中，一开始执行n次纯探索（由rand_steps参数指定）。 通过在整个范围内均匀分布来选择动作。 主要特点： 随机（深度）模型估计可提供连续（无限）的动作空间。 使用噪声过程（例如， Ornstein–Uhlenbeck过程）进行动作空间探索。 使用经验重播可以稳定地学习以前的经验。 演员和评论家结构 在演员和评论家网络中使用目标模型（通过Polyak平均进行权重转移）。 使用Bellman方程描述每对<状态，动作>的最佳q值函数。
【实例截图】
【核心代码】
16359647516380498510.zip
└── DDPG_TF2-main
├── ddpg.py
├── network
│ ├── actor.py
│ └── critic.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── test.py
└── utils
├── action_noise.py
└── replay_buffer.py
3 directories, 8 files
DDPG_TF2 很难在TF2中找到简单整洁的DDPG实现，因此我做了一个。 DDPG DDPG是一种无模型的非策略算法，可在连续动作空间中学习Q函数和策略。 它受Deep Q Learning的启发，可以看作是连续acion空间上的DQN。 它利用政策外数据和Bellman方程来学习Q函数，然后使用Q函数来推导和学习政策。 在DDPG的此实现中，一开始执行n次纯探索（由rand_steps参数指定）。 通过在整个范围内均匀分布来选择动作。 主要特点： 随机（深度）模型估计可提供连续（无限）的动作空间。 使用噪声过程（例如， Ornstein–Uhlenbeck过程）进行动作空间探索。 使用经验重播可以稳定地学习以前的经验。 演员和评论家结构 在演员和评论家网络中使用目标模型（通过Polyak平均进行权重转移）。 使用Bellman方程描述每对<状态，动作>的最佳q值函数。
【实例截图】
【核心代码】
16359647516380498510.zip
└── DDPG_TF2-main
├── ddpg.py
├── network
│ ├── actor.py
│ └── critic.py
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