为了学习Q-table,要用到Q Learning算法。 Q-learning:Action-Value Function(也叫作Q function)输入是state和action。这个函数会返回在特定状态执行特定动作的期待奖励。 在我们未探索环境之前,Q-table的值是随机的。当我们探索环境时,Q-table会通过不断运用Bellman等式更新,来给我们越来越好的估计值。 Q-Learning算...
原来Actor-Critic的Actor的前生是Policy Gradients,这能让它毫不费力地在连续动作中选择合适的动作,而Q-learning做这件事会瘫痪。那为什么不直接用Policy Gradients呢?原来Actor Critic中的Critic的前生是Q-Learning或其他的以值为基础的学习法,能进行单步更新,而传统的Policy Gradients则是回合更新,这降低了学习效率。
我们可以想像,Policy Gradient 就像一个演员(Actor),它根据某一个状态s,然后作出某一个动作或者给出动作的分布,而不像Q-learning 算法那样输出动作的Q函数值。 2.1.3 Actor Critic Actor-Critic 是Q-learning 和 Policy Gradient 的结合。 为了导出 Actor-Critic 算法,必须先了解Policy Gradient 算法是如何一步步优...
相比以值函数为中心的算法,Actor - Critic 应用了策略梯度的做法,这能让它在连续动作或者高维动作空间中选取合适的动作,而Q-learning 做这件事会很困难甚至瘫痪。、 相比单纯策略梯度,Actor - Critic 应用了Q-learning 或其他策略评估的做法,使得Actor Critic 能进行单步更新而不是回合更新,比单纯的Policy Gradient ...
视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic 经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在...
Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients , 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作, 而 Q-learning 做这件事会很吃力。 那为什么不直接用 Policy Gradients 呢? 因为 Actor Critic 中的 Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法 , 能进行单步更新, 而传统的 Policy Gradi...
这样只需要一个网络就可以估算出V值了,而估算V的网络正是我们在 Q-learning 中做的,所以我们就把这个网络叫做 Critic。这样就在 Policy Gradient 算法的基础上引进了 Q-learning 算法了 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 ...
1. actor是 policy-gradient, critic是 类似于q-learning的value-based 的另一个代表: state-value ,所以actor-critic是 policy-gradient和q-learning思想的结合。 2. actor critic 虽然可以做到step更新,而非基础的policy gradient的 episode更新,但是也有它...
视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic 经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候，把每个候选的a代入到Q(s,a)，求出具体的值后，根据e-greedy策略来选择其中一个a作为真正执行的动作。这里用到的e-...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 [状态个数,动作个数][状态个数,动作个数][状态个数,动作个数] 的二维数组。在一些简单的...