Policy Gradient的特点是对目标函数的估计是无偏估计,但方差大;Actor-Critic的特点是方差低但不是无偏估计,我们能不能想一种既方差小又是无偏估计的目标函数呢?答案是肯定的,注意到在Policy Gradient那一章中,我们已经证明了在J(\theta)中减去任意的常量b都是无偏的,那么我们可以将b更改为\hat{V}_{\phi}^\pi...
Actor-Critic 算法和之前 经典的 policy gradient 的算法相比多了两个步骤就是 第2行和第3行,其余部分 几乎和 policy gradient 方法是一样的。 首先因为在这里我们使用的是 advantage 来更新 policy,所以我们就必须计算出 advantage,而计算 advantage 前面我们已经推导过了 就是用 value function 来近似计算 advantag...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
强化学习,特别是其策略优化领域的两大重要方法——梯度算法和Actor-Critic算法,为智能系统提供了在复杂环境中学到最优行为策略的强大工具。梯度算法直接在策略参数空间中探索,通过梯度上升/下降来优化策略,而Actor-Critic算法通过分离策略决策(Actor)和价值评估(Critic)的角色,实现了策略学习的高效性和准确性。这些...
Actor-Critic模型在强化学习中的应用 Actor-Critic模型在强化学习中有广泛的应用。例如,在机器人控制和游戏玩法等领域,Actor-Critic模型可以通过与环境的交互来学习最优策略,实现自主决策和智能行为。此外,在金融交易和资源管理等领域,Actor-Critic模型也可以用于优化决策策略,提高系统的效益和性能。综上所述,Actor-...
:# 优势函数:动作状态值函数Q - 状态值函数V(采用动作对比值函数期望的优势)advantage=reward-value.item()# actor的目标:优势大的动作学习幅度大action_loss=-logprob*advantage# critic的目标:预测value逼近真实rewardvalue_loss=F.smooth_l1_loss(value,reward)loss+=(action_loss+value_loss)returnlossdef...
Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况...
强化学习基础篇3:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 $状态个数,动作个数$ 的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
现在我们汇总来说,就是Critic通过Q网络计算状态的最优价值vtvt, 而Actor利用vtvt这个最优价值迭代更新策略函数的参数θθ,进而选择动作,并得到反馈和新的状态,Critic使用反馈和新的状态更新Q网络参数ww, 在后面Critic会使用新的网络参数ww来帮Actor计算状态的最优价值vtvt。
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。