提出时间:2017年,由OpenAI提出。 关键点:限制策略更新的幅度,改进稳定性。 Actor-Critic算法流程的推导 Actor-Critic算法结合了策略梯度方法(Policy Gradient)和值函数估计,核心是通过Actor(策略函数)选择动作,通过Critic(值函数)评估这些动作,并相互协作改进。以下是基于数学公式推导的算法流程。 1. 强化学习的优化目标...
四十年前。 最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法，然后Barto, Sutton和Anderson等大牛在1983年左...
MAAC是基于actor-critic的[learn to cooperate]算法,该算法利用attention机制改善了MADDPG中critic输入随智能体数目增大而指数增加的扩展性问题,同时还借鉴COMA的思想,利用反事实基线(counterfactual baseline)来区分单个智能体对系统奖励的贡献,另外,MAAC还借鉴了VDN中值函数分解的思想用所有Q网络损失函数之和对每个Q网络进行...
将Soft Q learning与Actor-Critic框架结合,提出了SAC-v1。该算法中,学习Q网络,V网络以及Actor网络,熵系数恒定。 Soft actor-critic algorithms and applications, Haarnoja et al, 2018. 提出SAC-v2,与v1版本相比,v2版本去掉了对V网络的学习,同时引入自适应调整的熵温度系数,算法更加轻便、鲁棒。 本文将对SAC-...
Soft Actor-Critic 是基于最大熵强化学习开发的,这是一种尝试让预期回报最大化(标准的强化学习目标),同时也让策略的熵最大化的框架。熵更高的策略具有更高的随机性,从直觉上看来,这意味着最大熵强化学习会学习出能取得高回报的策略中具有最高随机性的那个策略。
Critic就是前面计算Q值的网络。Q值对时间戳敏感,因为折扣系数的存在,序列早期的动作具有更大的影响,所以长序列的早期时间戳中的不良动作也可能具有高 Q 值。 所以这里采用的是优势函数,即Q值的相对优势有多大,即与平均Q值相比,当前执行动作可以获得Q值的相对提升。这个优势可以帮助我们减轻从序列时间戳引入的偏差。
一句话概括 A3C:Google DeepMind 提出的一种解决Actor-Critic不收敛问题的算法. 它会创建多个并行的环境, 让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参数. 并行中的 agent 们互不干扰, 而主结构的参数更新受到副结构提交更新的不连续性干扰, 所以更新的相关性被降低, 收敛性提高. ...
Masked Model-based Actor-Critic 基于上述理论,重新定义Q函数的贝尔曼方程: 基于上述定义,算法可以使用replay-buffer进行实现,然后还需解决的两个问题是mask机制和\epsilon的近似,最终使用SAC作为基础算法 masking机制:设计一个合理的masking机制在本文的方法中非常重要,一方面对于给定的模型\hat{p},需要限制mask使其仅利...