Архитектуры RL: DDPG иPPO

Привет, уважаемые читатели Хабра!

В RL существует множество алгоритмов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradients) - это алгоритм, объединяющий в себе идеи из двух областей: DPG (Deterministic Policy Gradients) и DQN (Deep Q-Network). DDPG подходит для задач с непрерывным действием, и он стал основой к примеру для управления роботами и автономному вождению.

PPO (Proximal Policy Optimization) - это алгоритм, который сосредотачивается на обучении стратегии (policy) с учетом границ для обновлений. PPO стал популярным выбором благодаря своей стабильности и хорошей производительности в различных средах. Он также широко используется в научном обучение, ИИ героев в играх и в других областях.

Читать далее