解讀DDPG算法結構
算法流程 1.主要的架構可以分解成以下幾部分進行理解： *首先DDPG的特點是actor雖然是PG的架構，但是actor輸出的動作值並不是一個概率分佈，而是一個確定性的連續動作選擇（可以適用連續動作情況），其網絡就是給予狀態作爲輸入，然後網絡會給予一個動作作爲輸出，表示在這個狀態情況下，最該採取的動作值， 然後對其這個online網絡的更新是根據critic網絡提供更新依據，也就是下
相關文章
- 1. DDPG 算法
- 2. 【數據結構與算法】KMP算法解讀與實現
- 3. RL論文閱讀20 - MF類算法總結(VPG, TROP, PPO, DDPG, TD3, SAC)
- 4. 解讀continuous control with deep reinforcement learning（DDPG）
- 5. RL學習筆記-6-DDPG 算法
- 6. Deep Reinforcement Learning - DDPG原理和算法
- 7. Deep Reinforcement Learning - 1. DDPG原理和算法
- 8. Deep Reinforcement Learning —— DDPG原理和算法
- 9. 數據結構+數據結構算法分析--讀後感
- 10. 【強化學習】DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法詳解
- 更多相關文章...
- • Spring體系結構詳解 - Spring教程
- • Rust 結構體 - RUST 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. DDPG 算法
- 2. 【數據結構與算法】KMP算法解讀與實現
- 3. RL論文閱讀20 - MF類算法總結(VPG, TROP, PPO, DDPG, TD3, SAC)
- 4. 解讀continuous control with deep reinforcement learning（DDPG）
- 5. RL學習筆記-6-DDPG 算法
- 6. Deep Reinforcement Learning - DDPG原理和算法
- 7. Deep Reinforcement Learning - 1. DDPG原理和算法
- 8. Deep Reinforcement Learning —— DDPG原理和算法
- 9. 數據結構+數據結構算法分析--讀後感
- 10. 【強化學習】DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法詳解