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...
Actor-Critic模型是一种基于值函数和策略函数的强化学习算法。其中,Actor负责学习策略函数,根据当前状态选择动作;Critic负责学习值函数,评估当前状态的价值。Actor-Critic模型通过策略评估和策略改进两个步骤来不断优化策略。Actor-Critic模型的算法 Actor-Critic模型的算法包括两个主要步骤:策略评估和策略改进。在策略评...
高效学习:Actor-Critic算法结合了价值方法的效率和策略梯度的直接性,能在相对较少的交互次数内快速调整策略,适合需要快速适应的复杂环境。策略与价值的协同优化:策略(Actor)直接根据价值(Critic)的反馈进行调整,确保了学习过程的针对性和有效性,避免了无目的的探索。灵活应对复杂任务:无论是连续动作空间(如控制...
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...
对于我们上一节讲到的蒙特卡罗策略梯度reinforce算法,我们需要进行改造才能变成Actor-Critic算法。 首先,在蒙特卡罗策略梯度reinforce算法中,我们的策略的参数更新公式是:θ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vtθ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vt 梯度更新部分中,∇θlogπθ(st,at)∇θlogπθ(st,at)是我们的分值函...
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...
classActorCritic(nn.Module):def__init__(self):super(ActorCritic,self).__init__()self.affine=nn.Linear(4,128)# 预测动作self.action_layer=nn.Linear(128,2)# 预测V值self.value_layer=nn.Linear(128,1)self.logprobs=[]self.state_values=[]self.rewards=[]defforward(self,state):state=torch...
一、Actor-Critic 介绍 1、引入 Actor-Critic 我们还是从上篇强化学习——REINFORCE Algorithm推导出的目标函数的梯度说起: 其中 就表示当前采取的行为,到episode结束一共能获得的奖励。对于 是使用 MC 采样得到的 sample,只有到达最终状态才能逆序计算 ...