图1-3 GAN和Actor-Critic的比较 对于第一个生成动作(或图像)的部分:包含了前向推理过程和反向梯度优化过程。GAN中生成器的前向过程以随机变量为输入,输出生成的对象;反向优化过程目标是最大化生成对象在判别器上的分数。Actor的前向过程以状态作为输入,输出动作的概率分布;反向优化过程的目标是最大化状态-动作对的...
Actor-Critic可以写成是求解一个bilevel optimization problem，GAN可以写成是一个minimax optimization proble...
AC和GAN的架构类似，都需要训练两个模型，其中的一个模型用于数据的生成，而另一个用于评估生成的结果。
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$w$ ...
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数 $\pi_{\theta}(a|s)$,即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数πθ(a∣s)πθ(a∣s),即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数 $\pi_{\theta}(a|s)$,即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数 $\pi_{\theta}(a|s)$,即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。
在AC算法中，Critic旨在估计价值函数，而Actor则根据Critic的反馈更新策略。然而，训练Critic需要依赖Actor产生的数据，这使得训练过程变得困难。AC算法在这一过程中面临与GAN（生成对抗网络）类似的问题，即同时训练两个神经网络的挑战。为了训练AC，关键在于精确估计优势函数，减少估计的偏差。这可通过广义优势...
Actor-Critic与生成对抗网络（GAN）相似，一个网络决策（Actor），一个网络评估（Critic）。DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是Actor-Critic在连续动作空间的应用，它通过神经网络学习确定性策略的最优动作[公式]，Critic的目标与DQN相同，但使用滑动平均更新。在TD3（Twin Delayed Deep Deterministic...