Actor-Critic的目标函数的梯度如下: \begin{aligned}\nabla_\theta J(\theta)&\approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{t=1}^T\nabla_\theta\log \pi_\theta(a_{i,t}|s_{i,t})\big(r(s_{i,t},a_{i,t})+\gamma V^\pi(s_{i,t+1})-V^\pi(s_{i,t})\big)\end{aligned}...
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...
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) ...
2.2 Actor-Critic算法流程 评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 输入:迭代轮数T,状态特征维度n,动作集A,步长$\alpha$,$\beta$,衰减因子$\gamma$,探索率$\epsilon$, Critic网络结构和Actor网络结构。 输出:Actor网络参数$\theta$,Critic网络参数$w$ ...
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-...
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 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...
强化学习是一种机器学习的分支,旨在让智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中,Actor-Critic框架是一种常用的方法,它将策略评估和策略改进两个过程结合起来,具有较好的性能和灵活性。本文将介绍Actor-Critic框架的理论基础以及在实践中的应用。
1.Actor-Critic既学习价值函数,也学习策略函数 2.价值函数用来评估当前的状态是好的,还是不好的,进而帮助Actor进行策略更新 actor_loss = torch.mean(-log_probs * td_delta.detach()) # 即由td_delta来调控损失 3.Cri
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 ...