使用策略梯度算法的损失函数作为关键来理解各种强化学习算法:REINFORCE、Actor-Critic 和 PPO。这是为了理论上准备理解用于构建 ChatGPT 的基于人类反馈的强化学习(RLHF)算法。 学习强化学习可能会让人感到沮丧,因为这个领域充满了令人困惑的术语和细微差别的算法。本文将以下算法联系在一起: REINFORCE 为减少方差而引入的...
class ActorCritic: def __init__(self,state_dim, hidden_dim, action_dim, actor_lr, critic_lr,gamma,device): self.actor = PolicyNet(state_dim, hidden_dim, action_dim).to(device) self.critic = ValueNet(state_dim, hidden_dim).to(device) self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.ac...
Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法,结合了“演员”(Actor)和“评论家”(Critic)两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理: 1. 角色设定 想象你是一名学习爬山的机器人,而你的目标是找到山顶(获得最高的奖励)。在爬山过程中: Actor(行动者):它就像一个“冒险家”,负责决定下一步往哪里走(比如...
actor-critic 演员评论家算法 好了终于到这里了,强化学习这个小山坡我算是终于到了最上面,但是还有更高的山峰让我去远眺,现在也只是敲开了我科研之路的大门,而演员评论家就是我要去学习的第一个前沿算法,先通俗点讲,就是有个演员,他就是演戏,会有一个经纪人,根据观众们的反馈以及票房数据(环境reward),给他打...
梯度计算:在每个时间步,根据价值函数的评估,使用策略梯度算法计算Actor的梯度。 梯度应用:针对计算出的梯度,更新Actor和Critic的参数。 迭代学习:重复上述过程,迭代更新策略和价值函数,直至达到目标性能。 实现细节与代码示例 以下是一个使用 PyTorch 实现的简单 Actor-Critic 算法示例: ...
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.Critic的学习价值,由Q_value相同的求解方式求出,即Critic(state) = reward + Critic(next_stat...
在介绍演员-评论家算法（Actor-Critic）之前，我们首先回顾一下策略梯度法，最简单的策略梯度法就是REINFORCE算法，其由三个步骤组成：首先便是根据当前的策略采样众多的轨迹，然后根据当前的采样值计算策略网络的梯度，最后利用梯度上升法更新策略函数。在策略梯度法的基础上，加入了一个评论家(critic)的...
分层演员-评论家,Hierarchical Actor-Critic (HAC) 算法是一种用于分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)的算法,由Levy等人在2019年提出。HAC的目的是通过分层结构,将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务,从而...
一、Actor Critic 算法 Actor-Critic 算法合并了以策略为基础的 Policy Gradient和以值为基础的 Q-Learning 两类强化学习算法,该算法中将前者当作 Actor,用来基于概率选择行为。将后者当作 Critic,用来评判 Actor 的行为得分,然后 Actor 又会根据 Critic 的评分修... ...
演员-评论家算法是一种基于值函数和策略函数的强化学习算法。其中,演员网络(Actor)负责学习策略函数,根据当前状态选择动作;评论家网络(Critic)负责评估策略的好坏,给出相应的奖励信号。演员-评论家算法的目标是通过不断优化策略函数,使得智能体能够获得最大的累积奖励。