5. 稳定性较好:Actor-Critic算法使用异步梯度下降方法进行训练,能够有效地减少训练过程中的振荡现象,提高训练的稳定性。 缺点: 1. 对参数敏感:Actor-Critic算法的参数较多,且对参数的选择较为敏感。如果参数选择不当,可能会导致算法性能不佳或者训练不稳定。
需要分别维护和优化策略网络（Actor）和价值网络（Critic），增加了算法设计和调试的难度。收敛稳定性：虽然Actor-Critic能够快速学习，但其学习过程可能较为不稳定，尤其是当Actor和Critic之间的更新相互干扰时，可能导致策略震荡，难以收敛到最优解。信用分配问题（Credit Assignment）：在复杂序列决策中，准确区分哪个动作...
缺点:(1)Actor的行为取决于 Critic 的Value,但是因为 Critic本身就很难收敛,和actor一起更新的话就更难收敛了。 (2)Actor-Critic 涉及到了两个神经网络, 而且每次都是在连续状态中更新参数, 每次参数更新前后都存在相关性, 导致神经网络只能片面的看待问题, 甚至导致神经网络学不到东西。 优点:(1)可以进行单步...
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 的效率要高。 缺点 基本版的Actor-Critic算法虽然思路很好,但是难收敛 目前改进的比较好的有两个经典算法: DDPG算法,使用了双Actor神经网络和双Critic神经网络的方法来...
(4)收敛速度:Actor-Critic算法通常具有较快的收敛速度,因为它可以利用更多的信息来更新策略。 总结 REINFORCE算法和Actor-Critic算法都是基于策略梯度的方法,它们在不同方面存在优缺点。在实际应用中,可以根据问题的特点选择合适的算法。例如,对于计算复杂度较低的问题,REINFORCE算法可能是一个更好的选择;而对于计算复杂...
简介:本文介绍了Actor-Critic算法,这是强化学习中一种结合策略梯度和值函数更新的方法。文章详细解析了Actor-Critic算法的工作原理,并通过实例展示了其应用。同时,还提到了百度智能云文心快码(Comate)作为智能创作工具,可辅助理解算法并提升学习效率。最后,文章讨论了算法的优缺点及未来发展趋势。
5 优缺点分析 6 使用经验 7 总结 1 前言 强化学习在人工智能领域中具有广泛的应用,它可以通过与环境互动来学习如何做出最佳决策。本文将介绍一种常用的强化学习算法:Actor-Critic并且附上基于pytorch实现的代码。 2 算法简介 Actor-Critic算法是一种基于策略梯度(Policy Gradient)和价值函数(Value Function)的强化学习...
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...
缺点: 1. 训练过程需要大量的样本和计算资源。 2. 算法的收敛速度较慢,需要较长时间才能达到最优化的学习效果。 3. 对于复杂环境下的学习任务,可能需要更复杂的模型和算法才能取得较好的效果。 五、总结 actor sharer learner算法是一种基于actor-critic方法的强化学习算法,它结合了actor和critic两个部分,通过不断...
BACON P L 等人[2]将此选项与Actor-Critic 相结合,并提出了Option-Critic 框架;PARR R 等人[3]提出了一种分层MDP策略,称为HAMs分层抽象机,它通过限制应用的策略类别来简化复杂的MDP;DIETTERICH T G[4]提出了一种新的分层强化学习方法,该方法将目标MDP 分解为更小的MDP 值函数组合。虽然这3 种方法相对独立,...