TD3算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了TD3算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

TD3算法

全称Twin Delayed DDPG,是对DDPG算法的继承、发展和改进,论文

改进如下:

  • T w i n \mathcal{T}win Twin:使用了两个critic来评估actor的动作价值,对应两个critic target,一个actor target,因此总共有6个神经网络。
  • D e l a y e d \mathcal{D} elayed Delayed:critic参数更新几次之后,才更新actor参数,并把参数同步给各自的target
  • 使用较小的 Q t a r g e t Q_{target} Qtarget值更新critic参数,这是为了防止critic "评分"过高,使得actor “骄傲”
算法伪代码

TD3算法,强化学习,人工智能,深度强化学习,算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-700718.html

到了这里,关于TD3算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深度强化学习与人工智能:如何实现高效的资源分配

    深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是一种人工智能技术,它结合了深度学习和强化学习两个领域的优点,以解决复杂的决策问题。在过去的几年里,DRL已经取得了显著的成果,例如在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域的应用。在资源分配方面,DRL可以帮助企业更有效地

    2024年02月21日
    浏览(50)
  • TD3算法

    全称Twin Delayed DDPG,是对DDPG算法的继承、发展和改进,论文 改进如下: T w i n mathcal{T}win T w in :使用了两个critic来评估actor的动作价值,对应两个critic target,一个actor target,因此总共有6个神经网络。 D e l a y e d mathcal{D} elayed D e l a ye d :critic参数更新几次之后,才更新acto

    2024年02月09日
    浏览(28)
  • 人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理

    目前人工智能的概念层出不穷,容易搞混,理清脉络,有益新知识入脑。 为便于梳理,本文只有提纲,且笔者准备仓促,敬请勘误,不甚感激。 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是:规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系

    2024年02月03日
    浏览(72)
  • 人工智能领域:面试常见问题超全(深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习)

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月15日
    浏览(52)
  • 走进人工智能|深度学习 算法的创世纪

    前言: 深度学习通过训练深层神经网络模型,可以自动学习和提取数据的特征,包括更准确的图像识别、自然语言处理、医学诊断等方面的应用。 深度学习是一种机器学习方法,其目标是通过模拟人脑神经网络的结构和功能,让机器能够从大量的数据中自动学习和提取特征

    2024年02月09日
    浏览(55)
  • DQN,DDPG,PPO 等强化学习算法在人工智能中的未来发展方向:从大规模到小规模部署

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着近年来人工智能领域的蓬勃发展,强化学习(Reinforcement Learning, RL)被越来越多的人认可并应用于人工智能领域。如今,RL已经可以处理许多复杂的问题,如自动驾驶、机器人控制等。在过去的一段时间里,我一直想和各位分享一下RL在人工

    2024年02月09日
    浏览(33)
  • 毕业设计:基于深度学习的图像去噪算法 人工智能

    目录 前言 项目背景 设计思路 数据集 模型训练 更多帮助     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学

    2024年02月19日
    浏览(32)
  • 鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

    鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的30种鱼类(‘墨鱼’, ‘多宝鱼’, ‘带鱼’, ‘石斑鱼’, ‘秋刀鱼’, ‘章鱼’, ‘红鱼’, ‘罗非鱼’, ‘胖头鱼’, ‘草鱼’, ‘银鱼’, ‘青鱼’, ‘马头鱼’, ‘鱿鱼’, ‘鲇鱼’, ‘鲈鱼’, ‘鲍鱼’, ‘鲑

    2024年02月02日
    浏览(60)
  • 89 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras 实现 MNIST分类

    本教程将带您深入探索Keras,一个开源的深度学习框架,用于构建人工神经网络模型。我们将一步步引导您掌握Keras的核心概念和基本用法,学习如何构建和训练深度学习模型,以及如何将其应用于实际问题中。

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 【人工智能】— 学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示

    贝叶斯网络提供了一个自然的表示方式,用于描述(因果引起的)条件独立性。 拓扑结构 + 条件概率表 = 联合分布的紧凑表示。 通常易于领域专家构建。 通过变量消除进行精确推断: 在有向无环图上的时间复杂度是多项式级别的,但在一般图上为 NP-hard。 空间复杂度与时间

    2024年02月07日
    浏览(61)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包