Deterministic actor-critic与它的兄弟姐妹不同, 它不需要任何处理天然是off-policy的 因为前面的算法之所以是on-policy的, 是因为他们的目标函数梯度需要随机变量Action的分布, 而Action的分布需要从target policy中得到, 所以除非用 Importance sampling 处理 它一定是on-policy的 而Deterministic actor-critic中Action是s...
由于算法是on-policy的算法,因此critic网络直接采用了sarsa的方式进行更新,更新方式比较简单。 在算法整体结构上,actor网络他像一个“演员”或者说“执行者”,接收状态为智能体选取动作;而critic网络像一个“评论家”,它不直接参与动作的选择,而是计算动作的价值,评价动作的“好坏”,辅助actor网络进行更新。在训练完成...
policy网络是actor（行动者），输出动作（action-selection）。value网络是critic（评价者），用来评价actor...
股票操作之强化学习基础(三)(Deep Q Network、Actor-critic、Policy gradients),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
那些回答说：“因为使用replay buffer所以就是off-policy“的同学逻辑反了，是因为算法本身是off-policy，...
On-policy vs. Off-policy 所谓 on-policy (左图)指我们学习的 agent(即actor) 和与环境交互的 agent 是相同的,即 agent 一边和环境互动,一边学习; 而 off-policy (右图)指我们学习的 agent 与环境交...强化学习七 - Policy Gradient Methods 强化学习七 - Policy Gradient Methods 一.前言 之前我们讨论...
policy 是由每个 epoch 上的 decision rule 组成,每个 decision rule 决定了该 epoch 时 到 的映射。decision rule 的 stochastic 还是 deterministic 决定了 policy 的性质。当所有 epoch 上都选用同一个 decision rule 时也称 policy 为stationary的,即通常接触的 MDP (infinite horizon MDP)的研究对象。通常称 ...
文章要点:这篇文章主要想把actor-critic方法里面加个replay buffer来提高采样效率。先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正,主要是importance sampling和V-trace,以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训练缓解节这个问题,并在此基础上还加了个trust region...
文章要点:这篇文章提出一个新的experience replay的方法,improved SAC (ISAC)。大概思路是先将replay buffer里面好的experience单独拿出来作为好的experience。然后再混合当前最新收集的样本一起用来更新,就相当于好的off-policy data混合最新的on-policy data。
PARL框架下简单入门 SAC(Soft Actor-Critic) 1.引入最大熵,优化 soft value,使得action的探索能力很强,得出的模型更平稳. SAC也是Off-policy的,这里可以跟PPO对比理解. PPO是通过计算P和Q的KL,KL最小,P跟Q接近时,从Q中sample的就等同于P中sample的. On-policy--->Off-policy SAC则是可以理解为学习分布,...