Нейросеть Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)

Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) — это алгоритм обучения с подкреплением, который был предложен для улучшения стабильности и эффективности обучения агентов в непрерывных пространствах действий. TD3 основывается на методе Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), но включает несколько важных улучшений, направленных на снижение шума при оценке функции ценности и предотвращение чрезмерной оценки значений действий.

Основные особенности TD3

• Двойные Q-функции: Использование двух независимых оценщиков (Q1 и Q2) для уменьшения переоценки значений действий.
• Задержанная целевая сеть: Обновление целевой сети только через определенные интервалы времени, чтобы стабилизировать обучение.
• Случайное шумовое добавление к действиям: Добавление небольшого случайного шума к действиям агента во время обучения для предотвращения локальных оптимумов.

Применение TD3

1. Робототехника: управление роботизированными манипуляторами и другими механическими системами.
2. Игры: обучение агентов для игры в сложные среды, например, видеоигры.
3. Автоматическое управление: разработка систем управления транспортными средствами и дронами.

Алгоритм TD3 показал свою эффективность в различных задачах с непрерывным пространством действий, демонстрируя более стабильное и быстрое обучение по сравнению с предыдущими методами.