图卷积结合DDPG的github代码
时间: 2023-11-03 12:57:59 浏览: 49
以下是一个使用图卷积结合DDPG算法的GitHub代码示例:
https://github.com/DeepGraphLearning/Reinforcement-Learning-with-Graph-Convolutional-Networks
该代码库实现了一种基于图卷积网络和DDPG算法的强化学习框架,用于解决连续动作控制问题。该代码库中使用的环境是OpenAI的MuJoCo物理引擎,可以通过Gym接口进行访问。
该代码库提供了以下的特性:
- 使用图卷积网络来处理环境状态的图结构,提高了状态表示的表达能力。
- 使用DDPG算法,结合Actor-Critic的方法进行连续动作控制。
- 使用经验回放和目标网络等技术提高算法的稳定性和收敛速度。
- 提供了可视化的训练过程和性能评估工具。
如果你想了解更多有关图卷积网络和DDPG算法的信息,你可以参考以下文献:
- Li, Y., Zhang, R., & Liu, J. (2018). Reinforcement learning with graph convolutional networks for robot navigation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).
- Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., Heess, N., Erez, T., Tassa, Y., ... & Wierstra, D. (2016). Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971.
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