上一部分我们介绍了RL的各种算法分类(主要是policy based) Losgy浩:强化学习入门项目 Spinning up OpenAI (4) RL算法分类0 赞同 · 2 评论文章 下面针对policy based 方法的基础,也就是policy gradient,spinningup 做了比较详实的阐述。 这部分我们将讨论policy optimization算法的数学表达式,我
现在我们已经了解了 RL 术语和符号的基础知识,下面将介绍 RL 中的各种算法,以及对算法设计中各种trade-off的描述。 A Taxonomy of RL Algorithms 这个部分的目标是: DRL算法中对于 学习什么 和 如何学习 的基本设计方案 表明算法在这些分支中的trade-off 把一些突出的现代算法放到这些分支中 Model-Free vs Model-Bas
Key Concepts in RL 本文讨论的内容: RL中的语言和符号 对强化学习算法的作用的上层解释 RL算法的核心数学公式 简而言之。RL研究agent通过试验和错误(trial and error)来进行学习,它利用奖励或者惩罚agent的行为使其在未来重复或放弃当前的行为。 Key Concepts and Terminology RL中的主要
Spinning up包含下列算法 VPG TRPO PPO DDPG TD3 SAC 以上算法均应用了MLP的actor-critics,适用于fully-observed, non-image-based RL环境。 POMDP即部分可观测MDP,non-image指的是非端到端 从图像输入到动作输出的过程。 每个算法有两种实现(pytorch和tenso
Spinning up是openAI的一个入门RL学习项目,涵盖了从基础概念到各个baseline算法。 Installation - Spinning Up documentationspinningup.openai.com/en/latest/user/installation.html 在此记录一下学习过程。 Spining Up 需要python3, OpenAI G
基于gym环境搭建机械臂强化学习训练环境 在本系列二中,完成了机械臂的正逆运动学搭建过程,也就是可以指定机械臂的末端到达某一个点了 Losgy浩:基于Pybullet搭建强化学习机械臂(二) 下面的内容将阐述如何利用gym模块来搭建强化学习的训练环境。本文的代码参考的是mujoco中的fetch机器人环境。 本文完整项目地址https://gi
Losgy浩 南开大学 工学硕士在读 5 人赞同了该文章 上节我们已经搭建完成了基本的场景Losgy浩:基于Pybullet搭建强化学习机械臂(一),也就是皮儿,这一节将继续完善机械臂的相关接口 完整项目地址:https://github.com/PiggyCh/RL_arm_under_
基于Pybullet搭建强化学习机械臂(一) 在强化学习中,常用的机器人仿真环境有 mojoco 、gazebo、pybullet 等等,这三个仿真环境中,mojoco一年的通行证费用还是让人望而却步,gazebo是基于ros的一个仿真库,ros的python版本和兼容性又是另一个让人头疼的问题。最后调研了现有的仿真环境,发现pybulle
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