本视频包含:10个强化学习术语三种强化学习方法,value-based 、policy based、 actor-critic二种损失函数,values 网络损失,和policy 损失参考资料:https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird.githttps://github.com/wangshusen/DRL, 视频播放量 2719、弹幕
Actor-Critic是一种被称作 "行动者-评论家"的模型,这是一种非常有趣的AI模型,"行动者"总是直接采取行动,留给"评论家"去评估他们行为的价值。是不是莫名想到了但丁《神曲》里的名言:"Go your own way;let others talk!" ( 老奇怪了,这两天写AI算法的文章,我总有总表面上是写AI,本质上是在写人生百态的错...
我们将利用Pytorch库操作,具体展示策略网络(PolicyNet)与价值网络(ValueNet)的构造、以及如何实现模型的更新和训练过程。最终,我们将基于OpenAI Gym的CartPole-v1环境,演示如何将Actor-Critic算法应用于实际问题中,并展示学习曲线以及每回合的回报展示。 1. 算法原理与推导 Actor-Critic算法是强化学习中的一种集成策略,...
它通过将策略学习与价值学习融合,同时包含行动者(Actor)负责策略选择与评论家(Critic)关注价值评估,使得智能体在复杂环境中能够更高效地学习和适应。本文将深入探讨 Actor-Critic 算法的原理、实现细节,并通过代码实例展示如何在实践中应用该模型。 1. Actor-Critic 算法原理与公式推导 Actor-Critic 算法的核心在于...
由于引入了状态价值模型,算法整体包含了两个模型,一个是策略模型,一个是价值模型,所以这个算法被称为 Actor-Critic,其中 Actor 表示策略模型,Critic 表示价值模型。 因此,我们可以得到我们的Actor-Critic算法为如下: Evaluation for value function 在上面我们讲到,我们需要去拟合V来构建Actor-Critic的结构,那么我们具体...
本篇文章内容涉及强化学习中的Actor-Critic算法，具体包括：1.Reducing variance with critic 策略梯度法中的梯度计算存在方差问题，为解决此问题，引入了Actor-Critic模型，通过独立估计轨迹的长期回报，降低方差。方法包括使用模型预测轨迹价值与实际回报进行比较，以改进模型预测。2.Evaluation for value ...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
虽然基于轨迹回报的估计是准确无偏的，但由于实际训练中交互次数有限，这会导致估计回报的方差较大。Actor-Critic方法则通过引入一个独立的价值估计模型，以减少这种方差。这与基于模型的Q-Learning类似，它在估计时利用模型预测轨迹价值，同时根据实际轨迹回报更新目标价值，以此改进价值模型。
Actor-Critic模型在强化学习中的应用 Actor-Critic模型在强化学习中有广泛的应用。例如，在机器人控制和游戏玩法等领域，Actor-Critic模型可以通过与环境的交互来学习最优策略，实现自主决策和智能行为。此外，在金融交易和资源管理等领域，Actor-Critic模型也可以用于优化决策策略，提高系统的效益和性能。综上所述，Actor-...
Actor-Critic 模型部分的实现方式如下: importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportnumpyasnp# --- ## 策略梯度Actor,动作选择# --- #classPolicyNet(nn.Module):def__init__(self, n_states, n_hiddens, n_actions):super(PolicyNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(n...