1. Actor-Critic 我们知道,基于值的方法Value-based通过神经网络来预测动作的Q值,其目标函数是TD误差;基于策略的方法Policy-based(没有基准函数的版本)直接通过神经网络基于输入的状态预测动作的概率分布,即直接优化策略,其目标函数累积收益加权的交叉熵。Actor-Critic将两者进行了融合,也就是说,Actor-Critic是一种既基...
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$w$ 随机初始化所有的状态和动...
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$w$ 随机初始化所有的状态和动...
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$w$ ...
输出:Actor网络参数θ,Critic网络参数w 随机初始化所有的状态和动作对应的价值Q; for i from 1 to T,进行迭代: 初始化S为当前状态序列的第一个状态,拿到其特征向量ϕ(S) 在Actor网络中使用ϕ(S)作为输入,输出动作A,基于动作A得到新的状态S',反馈R; ...
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) ...
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...
critic_2_loss=torch.mean( F.mse_loss(self.critic_2(states, actions), td_target.detach())) 5.更新策略网络, 由当前的状态输出动作和概率值, 由critic来生成q1_value和q2_value, 当策略的熵低于目标H0时, 训练目标会使得a增加,否则会使得a减少,策略训练更加关注于价值提升 ...
。所以就需要两个神经网络,此时的目标梯度如下: 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...
Critic：Critic 就是式子中的 Q，是一个”评论者“的角色，用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。使用 TD 方法来更新 Q 网络。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“。使用actor-critic policy gradient 更新策略。我们可以把 Actor-Critic 算法...