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...
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。 TD和优势函数 马尔科夫性质以及贝尔曼等式决定了,值函数可以定义为递归形式: 状态值函数:Vπ(s)=∑A_tπ(A_t|S_t=s)∑St+1,R_tP_r(St+1,R...
Actor-Critic翻译为"演员--评委"方法。策略网络 \pi(a|s;\theta) 相当于演员,其基于状态s做出动作a。价值网络 q(s,a;\textbf{w}) 相当于评委,它给演员的表现打分,量化状态s情况下动作a的好坏程度。 训练策略网络(演员):策略网络并不知道自己策略的好会,其需要价值网络(评委)的帮助。在演员做出...
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...
Actor-Critic模型是一种基于值函数和策略函数的强化学习算法。其中，Actor负责学习策略函数，根据当前状态选择动作；Critic负责学习值函数，评估当前状态的价值。Actor-Critic模型通过策略评估和策略改进两个步骤来不断优化策略。Actor-Critic模型的算法 Actor-Critic模型的算法包括两个主要步骤：策略评估和策略改进。在策略...
在训练过程中，Actor和Critic会紧密合作。Actor会根据Critic的反馈调整自己的策略，以最大化期望回报。而Critic则会根据实际奖励和预测奖励之间的差异调整价值函数的参数，使估计更加准确。这个算法的好处可不少。首先，它不需要等待一个完整的回合结束才能进行学习和参数更新，大大提高了学习效率。其次，通过结合价值函数...
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...
ActorCritic、DDPG及A3C算法是强化学习中结合了ValueBased和PolicyBased策略的创新性方法。以下是它们的简要介绍：1. ActorCritic算法： 核心思想：通过神经网络分别实现Actor和Critic。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分。 交互机制：Actor和Critic相互作用，通过Critic的反馈来更新Actor的策略，以...
本文将介绍Actor-Critic方法的基本原理、优势和应用领域。 我们来了解一下Actor-Critic方法的基本原理。在强化学习中,智能体通过与环境的交互来学习最优策略。Actor-Critic方法中,智能体被分为两个部分:Actor和Critic。Actor负责制定行动策略,它根据当前状态选择一个行动,并根据策略函数确定行动的概率分布。Critic则负责...