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...
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...
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...
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。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数,去学习:如果Critic给的分数高,那么Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
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-...
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...
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...
现在我们汇总来说,就是Critic通过Q网络计算状态的最优价值vtvt, 而Actor利用vtvt这个最优价值迭代更新策略函数的参数θθ,进而选择动作,并得到反馈和新的状态,Critic使用反馈和新的状态更新Q网络参数ww, 在后面Critic会使用新的网络参数ww来帮Actor计算状态的最优价值vtvt。
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) ...
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...