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...
总结一下,Actor网络是基于PolicyGradient,是一个基于策略的学习。Critic是基于Q-learning,基于值的学习。在PolicyGradient学习中我们已经了解了他是需要一次探索结束后才能进行学习,而Q-learning是可以单步更新。 根据字面意思,Actorc是演员,Critic是评论家,Actor的作用就是决策出下一动作是什么,而Critic网络就是指出执行...
在某些学习材料上,会将强化学习分为三大类算法:基于价值、基于策略,以及Actor-Critic型的算法。它之所以这样划分,是因为基于价值的算法只需要训练一个价值网络(例如DQN),而基于策略的算法只需要训练一个策略网络(例如VPG),而Actor-Critic型的算法(包括我们将要讲到的Actor-Critic、TRPO、DDPG等)往往需要同时训练价值网络...
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。 2. Actor-Critic 算法 我...
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 目标是最大化累积折扣奖励的期望: 其中: :策略函数,表示在状态 s 下选择动作 a 的概率; r_t :...
RL中的价值学习和策略学习分别基于不同的思路完成对 agent 的自动控制,而actor-critic将两者结合在一起,策略网络扮演运动员的角色,价值网络扮演裁判的角色,分别训练,得到较为满意的结果。
Actor-Critic算法是一种基于策略梯度(Policy Gradient)和价值函数(Value Function)的强化学习方法,通常被用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。该算法将一个Actor网络和一个Critic网络组合在一起,通过Actor网络产生动作,并通过Critic网络估计状态值函数或状态-动作值函数,最终通过策略梯度算法训练Actor网络和...
一、Actor Critic 算法 Actor-Critic 算法合并了以策略为基础的 Policy Gradient和以值为基础的 Q-Learning 两类强化学习算法,该算法中将前者当作 Actor,用来基于概率选择行为。将后者当作 Critic,用来评判 Actor 的行为得分,然后 Actor 又会根据 Critic 的评分修... ...
Actor-Critic算法,故名思义,分为Actor和Critic两部分。其中Actor主要用来进行动作的选择,与基于Policy的强化学习算法一样,输入状态,直接输出策略。Critic主要用来评价动作的好坏,基于这个...在前面的文章中,介绍过基于Value的一系列强化学习算法以及基于Policy的强化学习算法。这两类算法有着各自优势,也有着各自的缺点。
它实质上是通过控制代理的行为来学习最佳策略 (基于策略) 。 另一方面,评论家通过计算值函数评估动作 (基于值)来。 这两个模型参加了一场比赛,随着时间的流逝,他们各自的角色都变得更好。 结果是,与单独使用两种方法相比,整个体系结构将学会更有效地玩游戏。 让两个模型相互交互(或竞争)的想法在机器学习领域越来...