# MADDPG算法在PyTorch中的实现
## 引言
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一种用于解决多智能体协同决策问题的强化学习算法。在多智能体系统中，每个智能体需要根据自身的观测和其他智能体的行为来进行决策，以达到整体系统的最优效果。MADDPG算法通过使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法为每个智能体建立
一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互，通过环境反馈的reward来指导个体学习策略，经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。但现实场景中，环境中个体并不是孤立，例如有多个机器人合力推举一个重物，也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或者竞争。多智能体系统（Multi-Agent System）主要研究方向之一就是多个个体的复杂系统中协同问
# MADDPG算法的Pytorch实现
## 算法介绍
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）是强化学习领域中的一个重要研究方向。其中，多智能体深度确定性策略梯度算法（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG）是一种基于DDPG的算法，专门用于解决多智能体环境中的协同
基于 DDPG 智能体的四足机器人运动控制四足机器人模型创建环境接口创建 DDPG 智能体指定训练选项训练智能体智能体仿真参考 matlab2020b例程 这个例子展示了如何训练四足机器人使用深度确定性策略梯度(DDPG)智能体行走。本例中的机器人使用 SimscapeTM MultibodyTM 进行建模。有关 DDPG 智能体的更多信息，请参见双延迟的深度确定性策略梯度智能体。 在 MATL
遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识，并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像中添加细微的干扰会导致模型性能的巨大差异。鉴于这是一个教程，我们将通过一个图像分类器上
# 强化学习中的MADDPG算法
## 引言
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习中的一个重要分支，它以智能体（Agent）与环境（Environment）之间的交互为基础，通过智能体在环境中的行动和观测来学习最优的决策策略。在强化学习中，多智能体协同决策是一个重要的研究方向。MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy
原创
2023-09-12 20:29:32
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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文章目录前言C 中宏的使用替换文本宏函数将宏转成字符串组合名字预定义宏TH 中的 c 泛型编程泛型示例参考文章 前言基于 pytorch 1.10.0 版本，master commit 号：047925dac1c07a0ad2c86c281fac5610b084d1bd万事开头难，还是咬着牙开始了 Pytorch 的源码阅读内容，虽然感觉难度很大，而且有点无从下手，希望坚持下去能有所进步！这里光
论文原文：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments论文翻译：MADDPG翻译阅读本文需要强化学习基础，可以参考我前面的文章：多智能体强化学习入门关于MADDPG强化学习算法的基础DDPG的可以查看我的文章：强化学习实践教学对于MADDPG推荐的博客有：探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简
目录1. 问题出现：连续行为空间出现2. DDPG 算法2.1 DDPG 算法原理2.2 DDPG 算法实现代码2.2.1 Actor & Critic2.2.2 Target Network2.2.3 Memory Pool2.2.4 Update Parameters（evaluate network）2.2.5 Update Parameters（target network）3.
In this article, we’ll take a look at using the PyTorch torch.max() function. 在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch torch.max（）函数。 As you may expect, this is a very simple function, but interestingly, it has mor
一、DDPG 算法DDPG 是 Deep Deterministic Policy Gradient 的缩写，其中深度 （Deep） 代表 DQN；确定性（Deterministic）是指不再先生成各个动作的概率然后再选择概率最高的动作，而是直接输出一个确定性的动作；Policy Gradient 就不用解释了吧。因为在 Actor-Critic 中连续状态中前后状态具有相关性，所以会
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum，简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然 2，EM算法思想及其推导 3，GMM（高斯混合模型） 1，最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型
PyTorch 0.4新版本 升级指南PyTorch 终于从0.3.1升级到0.4.0了, 首先引入眼帘的,是PyTorch官方对自己的描述的巨大变化.PyTorch 0.3.1说:PyTorch is a python package that provides two high-level features:• Tensor computation (like numpy) with stro
安装cuda 我强调下 这个需要注意版本问题的.
注意 (个人的想法,安装思路,仅供参考)pytorch 需要注意这个现在支持的版本.根据这个支持的版本去下载对应的cuda和cudnn 应为你 pytorch 的版本对不上 你cuda装上了也不行的. 到时候检测运行的时候直接就False.我现在安装的pytorch 支持 cuda的版本是 11.3. 所以你们安装的时候需要注意. 应该是可以用低版
?文章目录?? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性? 二、虚拟环境的基础知识? 三、在终端中查看PyTorch版本信息3.1 激活虚拟环境3.2 查看PyTorch版本? 四、示例操作? 五、常见问题及解决方案5.1 ImportError：No module named 'torch'5.2 虚拟环境未激活或激活不正确? 六、总结与展望 ? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性
1.单智能体连续动作（赛车游戏中方向盘的角度，油门，刹车控制信息，通信中功率控制,可由policy gradient、DDPG、A3C、PPO算法做决策）和离散动作（围棋、贪吃蛇游戏，Alpha Go，可通过算法Q-Learning、DQN、A3C及PPO算法做决策）。算法分类：强化学习中有很多算法来寻找最优策略。另外，算法有很多分类。1、按照有无模型分：有模型（事先知道转移概率P，并且作为输入，
