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:
QAC算法伪代码 2. Advantage Actor-Critic (A2C) A2C算法继续在这个“权重”上做文章进行改进,给Q值减去了一个baseline,转变为了优势函数A。直观感受上,它让“权重”变得有正有负了,即采用了类似标准化的方法将一个绝对的值变成了相对的值,给Q值定义了一个标准baseline,大于baseline的Q值,优势函数为正数,策略更新...
方法名称中Actor对应"策略" , Critic对应"评估者", 也就是value estimation环节 目录 1 The simplest actor-critic (QAC) 2 Advantageactor-critic(A2C)//引入偏置量减少估计的方差 - Baseline invariance - The algorithm of advantage Actor-critic 3 Off-policy actor-critic//把on-policy的AC方法转化为off-po...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
示例代码 以下是一个简单的 Actor Critic 算法的伪代码示例: 代码语言:txt 复制 # 初始化 Actor 和 Critic 网络 actor = ActorNetwork() critic = CriticNetwork() # 优化器 actor_optimizer = Adam(actor.parameters(), lr=0.001) critic_optimizer = Adam(critic.parameters(), lr=0.005) for episode in ...
Actor-Critic算法的伪代码如下：1、使用参与者网络的策略πθ对{st，at}进行采样。2、评估优势函数A_t，也称为TD误差δt。在Actor-Critic算法中，优势函数由评论者网络产生。3、使用以下表达式评估梯度。4、更新策略参数θ。5、更新基于评价者的基于价值的RL（Q学习）的权重。δt等于优势函数。6、...
3.1 伪代码 3.2 用 REINFORCE 方法解决二维滚球问题 3.3 性能 4. Actor-Cirtic 方法 4.1 伪代码 4.2 用 Actor-Critic 方法解决二维滚球问题 4.3 性能 5. 总结 1. 二维滚球环境 想象二维平面上的一个滚球,对它施加水平和竖直方向的两个力,滚球就会在加速度作用下运动起来,当球碰到平面边缘时会发生完全弹性碰撞...
解释策略梯度为何是On-policy方法，并通过重要性采样将On-policy方法转化为Off-policy方法。通过解释性例子说明如何用样本估计期望值，并引入重要性采样方法。推导重要性采样的核心思想，得到终极算法。在目标函数中引入行为策略β和目标策略π，通过求梯度进行优化。伪代码展示Off-policy Actor-Critic算法，数据...
Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{st,at}进行采样。 2、评估优势函数A_t。 可以将其称为TD误差δt。 在Actor-critic算法中,优势函数是由评论者网络产生的。 3、使用以下表达式评估梯度: 4、更新策略参数θ 5、更新基于评价者的基于价值的RL(Q学习)的权重。 δt等于优势函数...