Actor-Critic将两者进行了融合,也就是说,Actor-Critic是一种既基于值又基于策略的方法。 对V值Critic 评价者Critic学习的是状态值函数V^{\pi}(s),通过TD误差来优化;而行动者Actor则直接学习策略,基于TD误差加权的交叉熵来优化。 我们假设S'是智能体在策略\pi_{\theta}下L步之后到达的状态,那么可以得到Critic...
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...
使用actor-critic policy gradient 更新策略。 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Critic给的分数低,那么就减少这个动作输出的概率。 下面介绍一个...
评论家(Critic)是指值函数Vπ(s)Vπ(s),对当前策略的值函数进行估计,即评估演员的好坏。用于评估Actor的表现,并指导Actor下一阶段的动作。 借助于值函数,演员-评论家算法可以进行单步更新参数,不需要等到回合结束才进行更新。 在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。
答案就是 Actor-Critic。Actor-Critic 是一系列算法,目前前沿的很多高效算法都属于 Actor-Critic 算法,今天我们将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是,Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法,因为这系列算法都是去优化一个带参数的策略,只是其中会额外学习价值函数来帮助策略函数的学习。
Actor-Critic从名字上看包括两部分,参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数,负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数,负责评估Actor的表现,并指导Actor下一阶段的动作。 基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的...
而actor critic的作用就是“未卜先知”，它要在看到当前actor输入（环境反馈S）时，就预测出当前actor会...
Actor-Critic算法理解 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...
critic的式子：q=Q(s,a|ϕ)=Q(s,π(s|θ)|ϕ)而更新actor的思路是，对于特定状态s，调整...