3 Actor-Critic 做好了之前的铺垫就可以进入到本节的真正的主题 Actor-Critic 算法: 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 advant...
并行Online-Actor-Critic算法 上面说到online版本的Actor-Critic算法由于每次训练时只有一个样本,因此会导致方差很大。但Online版本的算法又格外优雅,为了更好的使用Online版本算法,我们通常会使用同步并行机制或异步并行机制,增加每次更新的batch size,从而实现Online版本的Actor-Critic算法。 下面首先给出基本的Online Actor...
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...
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...
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“。
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...
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。 TD和优势函数 马尔科夫性质以及贝尔曼等式决定了,值函数可以定义为递归形式: 状态值函数: Vπ(s) ...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning ...
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...
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][状态个数,动作个数][状态个数,动作个数] 的二维数组。在一些简单的...