2、如下在真实环境中更新参数,\omega_{k,t}为loss weight,此值由critic网络输出Q值的变形,在下面有具体的公式。 critic网络 如上图以及之前介绍的critic网络的输入为action value和user、item特征,因为有两个task,所以文中作者用了critic-1和critic-2来表示这两个task。一般的critic网络的Q值为: 在本文中任务k的...
更为关键的是,该实验证明了严重的可塑性损失并非发生在编码器模块,而应该是存在于 Actor 或 Critic 中。 研究者进一步使用可塑性注入(Plasticity Injection)作为可靠的诊断工具来最终判定灾难性的可塑性损失究竟发生在 Actor 还是 Critic 中。不同于 Reset,可塑性注入在恢复网络可塑性的同时不会破坏网络现有知识,因此...
critic网络也通过不断的训练调整其权重，逐渐学习到更准确的Q值估计，从而critic-loss开始下降。
除了实验，研究者们还对不同模块的可塑性损失影响进行了深度剖析。尽管高维视觉编码的改善被视为提升样本利用效率的关键，但实验表明可塑性损失主要源于Actor或Critic模块，而非编码器的效率问题。最后一部分的实验设计非常巧妙，分别在训练过程中不同阶段开启或关闭数据增强，结果显示，早期有效的干预至关重要，如果错过时...
核心是在训练策略(即 actor)的同时也训练一个评价这个策略的 critic。在 policy gradient 中,我们是将当前 actor 下的 trajectory 计算出来之后(倒序)求出 loss,即 γγ 作为discount factor 的加权和。进行梯度下降即可。而在 actor-critic 中,我们额外再训练一个 critic 作为衡量 actor 好坏的量度。critic 的 ...
最后来个比喻，打仗你时候你需要先侦查战场，这个loss就是你侦查战场，并且逐步摸索战场的每个角落。你能...
上面的policy gradient的loss函数中其实仅仅使用了环境返回的reward,而没有用到Q值。而如果我们希望用到Q值的话就需要用到Actor-critic网络来实现。简单理解,policy network其实就是actor,用来输出动作,而critic则对应评价网络,即评估actor选择的动作的好坏,进而引导actor下次做出更好的选择。 Actor的更新方法和上面policy...
任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。我们需要确定好各个 lambda 的比例。SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alpha 已经用于自动调整策略熵了,所以我们只能修改lambda1。
首先要注意一点,DDPG从名字上像一个策略梯度(PG)算法,但是其实它更接近DQN,或者说DDPG是使用的 Actor-Critic 架构来解决DQN不能处理连续动作控制问题的一个算法,这点一定要注意。下面来详细解释为什么这么说 1、从 Q-Learning 到 DQN 我们先回忆下Q-Learning的算法流程,在 强化学习4——时序差分控制算法...
近似的GAE,对k步的估计做了加权。这种结合了近似估计轨迹回报的策略优化方式称为AC方法,此时, 称为Actor, 对 的估计函数称为Critic。 PPO(Proximal Policy Optimization): TRPO,一种基于信赖域的策略优化算法,解决普通的策略梯度算法无法保证「性能单调非递减」而提出来的方法。也就是说,「普通的策略梯度算法无法解...