DDPG tensorflow
时间: 2023-08-23 22:07:21 浏览: 101
ddpgone.rar_DDPG_DDPG TensorFlow
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DDPG是一种使用Actor-Critic架构来解决连续动作控制问题的算法。它在实现上使用了TensorFlow学习框架,并且在代码中使用了Pendulum-v0连续环境。\[1\]
在DDPG中,Actor网络负责根据输入状态生成动作,而Critic网络则负责评估Actor生成的动作的价值。Actor网络的结构包括输入层、多个全连接层和输出层,其中输出层使用tanh激活函数来限制动作的范围。\[1\]
在Critic部分的更新中,使用了td-error来更新网络参数。首先构造目标网络target,然后使用当前网络输出的Q值和目标网络输出的Q值计算均方误差损失,并根据损失更新网络参数。\[2\]
在Actor部分的更新中,使用了负的Q值的平均值作为损失函数,目的是最大化Q值。通过计算损失函数的梯度,并根据梯度更新Actor网络的参数。\[2\]
需要注意的是,尽管DDPG的名字中包含了策略梯度(PG),但它更接近于DQN。DDPG使用了Actor-Critic架构来解决DQN不能处理连续动作控制问题的限制。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [强化学习13 —— Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法原理与 tensorflow 2.0 实现](https://blog.csdn.net/november_chopin/article/details/108171030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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