对于Critic本身的模型参数$w$,一般都是使用均方误差损失函数来做做迭代更新,类似之前DQN系列中所讲的迭代方法. 如果我们使用的是最简单的线性Q函数,比如$Q(s,a ,w) = \phi(s,a)^Tw$,则Critic本身的模型参数$w$的更新公式可以表示为:$$\delta = R_{t+1} + \gamma Q(S_{t+1},A_{t+1} )
对于每一个 episode 流程如下,智能体每走一步都要分别更新 Critic 和 Actor 网络。注意:我们需要先更新Critic,并计算出TD-error。再用TD-error更新Actor。 while True: if RENDER: env.render() action = self.actor.get_action(state) state_, reward, done, _ = env.step(action) td_error = self.cri...
可以写为: 优势函数,即在DuelingDQN中的,是动作价值函数和状态价值函数的差值,更新公式为: 对于Critic的更新,可以直接与DQN一样,求出均方误差,然后通过梯度来更新参数,公式如下:算法流程这里说一下循环迭代中的主要流程:根据策略网络Actor选择出动作 。 执行动作 ,观测状态 ,得到奖励 。 计算TD误差。更新Critic网络...
以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...
整体算法流程: 这里再给一个Actor-Critic算法的流程总结,评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数: 代码实现: 1.首先定义Actor网络: class Actor(object): def __init__(self, sess, n_features, action_bound, lr=0.0001): self.sess = sess self....
就是为了更新Critic和Actor。它们的learn函数在各自的class里面定义好了。以td_error作为桥梁,Critic更新时计算出的td_error给到Actor中,完成Actor的更新。 A3C: 我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是...
然后使用梯度下降方法来更新 Critic 价值网络参数即可。 Actor-Critic 算法的具体流程如下: 初始化策略网络参数,价值网络参数 for序列do: 用当前策略采样轨迹 为每一步数据计算: 更新价值参数 更新策略参数 end for 以上就是 Actor-Critic 算法的流程,接下来让我们来用代码实现它,看看效果如何吧!
Actor更新:根据Critic提供的价值梯度调整策略,例如通过策略梯度公式 ( \nabla J(\theta) = \mathbb{E}[\nabla \log \pi(a|s) \cdot Q(s,a)] ) 优化动作选择概率。 近似方法的应用: 策略函数(Actor)和价值函数(Critic)均需通过神经网络近似。例如,Critic可设计为输入状态、输出动作价...
Actor-Critic算法的执行流程: 初始化:设置Actor、Critic网络参数与训练参数,如学习率、优化器等。 探索:运行Actor模块,根据当前策略选择动作。 执行:在环境中执行动作,接收奖励并获得新状态。 学习:Critic模块评估当前状态价值或动作价值,对比实际奖励与预测,计算误差。 更新:使用价值函数评估算法或TD-Learning、QLearning...
工作流程: Critic网络接收当前状态(或状态-动作对)作为输入。 Critic网络输出对当前状态(或状态-动作对)的价值估计。 更新方式: Critic网络计算当前状态(或状态-动作对)的价值估计。 执行动作后,获得下一个状态和奖励。 计算TD误差,即目标价值(当前奖励加上折扣后的下一状态价值)与估计价值之差。 使用TD误差的平方...