强化学习,特别是其策略优化领域的两大重要方法——梯度算法和Actor-Critic算法,为智能系统提供了在复杂环境中学到最优行为策略的强大工具。梯度算法直接在策略参数空间中探索,通过梯度上升/下降来优化策略,而Actor-Critic算法通过分离策略决策(Actor)和价值评估(Critic)的角色,实现了策略学习的高效性和准确性。这些...
4. Actor-Critic算法小结 5. tensorflow actor-critic编码实现 在策略梯度(Policy Gradient)中,了解了基于策略(Policy Based)的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不易收敛。 在价值学习(Value-Based)中,了解了基于价值学习DQN + TD算法实现强化学习方法基本思路。
5. Actor-Critic 上面推导出策略梯度 \nabla_{\theta}J(\theta) 的无偏估计,即随机梯度 \textbf{g}(s,a;\theta)\triangleq Q_{\pi}(s,a)\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(a|s;\theta) \\ 但是其中的动作价值函数 Q_{\pi} 是未知的,导致无法直接计算 \textbf{g}(s,a;\theta)。REINFORCE用实...
Actor-Critic 算法是强化学习中一种结合了策略迭代与价值迭代优点的集成方法。它通过将策略学习与价值学习融合,同时包含行动者(Actor)负责策略选择与评论家(Critic)关注价值评估,使得智能体在复杂环境中能够更高效地学习和适应。本文将深入探讨 Actor-Critic 算法的原理、实现细节,并通过代码实例展示如何在实践中应用该模...
Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它表示总收益是从整个轨迹中采样的。但是在参与者评论家中,我们使用引导程序。因此,优势功能的主要变化。 策略梯度总回报中的原始优势函数更改为自举。 资料来源:[3] 最后,b(st)更改为当前状态的值函数。 可以表示如下: ...
Actor-Critic: 我们首先要计算的是优势函数 A(s, a),将其展开: 运行一次得到的 sample 可以给我们提供一个 Q(s, a) 函数的 unbiased estimation。我们知道,这个时候,我们仅仅需要知道 V(s) 就可以计算 A(s, a)。 这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一...
深度强化学习算法中actor和critic神经网络深度 增强深度神经网络,一个高尔夫球手练习高尔夫球时会花绝大多数时间练习基本的挥杆动作。在基本的挥杆动作的基础上,逐渐的才会练习其他动作。相似的,目前为止我们一直专注在理解BP算法,它是我们的基础”挥杆”动作,学习神经
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
到此,我们讲完了 Actor-Ctritic 的引子, 下一节, 正式开始讲 Actor-Critic 算法。 总结一下两种 Fit V Value 的方法 Monte Carlo:利用Monte Carlo,基于现有 Policy和状态 ,对未来进行模型。这个方法不需要对 V Function 建立模型。 Bootstrap (TD1):利用下1步的 Reward, 结合 一个V Function (神经网络),...
首先来回顾下前面介绍到的 Critic-only 类方法、Actor-only 类方法: critic-only 虽然方差低,但无法处理连续 A 域 actor-only 能处理连续 A 域,但高方差 AC 类方法,旨在结合两者优点,使用参数化的 actor 来产生 action,使用 critic 的低方差的梯度估计来支撑 actor。