1. Q Actor-Critic (QAC) 回顾学过的知识过后,接下来终于进入了正题,刚刚介绍的思路就是一种最简单的actor-critic算法——QAC。QAC的网络架构如下图所示: QAC的网络架构 QAC训练两个网络,actor网络为策略网络,critic网络为价值网络,在每个时间步,智能体agent与环境进行交互获取状态s和reward,actor网络接收状态为age...
Actor-Critic算法理解 Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法,结合了“演员”(Actor)和“评论家”(Critic)两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理: 1. 角色设定 想象你是一名学习爬山的机器人,而你的目标是找到山顶(获得最高的奖励)。在爬山过程中: Actor(行动者):它就像一个“冒险家”,负责决定...
然而在现实情况中,我们还是经常使用option1的actor-critic grad更新形式。 batch actor-critic 算法流程以及online actor-critic 算法流程。 在Actor-critic算法架构具体设计时,可以采取如下图中的两种架构。架构一分别设计了两个网络: s——>V^{\pi}_{\phi}(s) (价值网络)以及动作网络: s——>{\pi}_{\thet...
Hierarchical Actor-Critic (HAC)是一种结合分层结构和Actor-Critic算法的强化学习方法。在 HAC 中: 高层(Manager):负责设定子目标。 低层(Worker):根据高层给定的子目标执行具体的动作,并学习策略。 每个层次都有自己的Actor-Critic网络,高层的策略会向低层提供子目标,而低层根据子目标执行具体动作。这样,HAC 可以...
AC算法(Actor-Critic)架构可以追溯到三、四十年前, 其概念最早由Witten在1977年提出,然后Barto, Sutton和Anderson等在1983年左右引入了actor-critic架构。AC算法结合了value-based和policy-based方法,value-based可以在游戏的每一步都进行更新,但是只能对离散值进行处理;policy-based可以处理离散值和连续值,但是必须等到...
Actor-Critic算法结构图 作者其他创作 大纲/内容 Value Function Actor Policy V/Q/A/TD error reward state Critic Environment action
Actor-critic Algorithm design (MC or Bootstrap) . 但是这里的online actor-critic在实际中使用还有一些问题。方差大 Architecture design 实现actor-critic的网络架构有两种: 分别使用两个网络,容易训练一点,不需要调很多参数,但是比较慢。 使用共享的网络,这样如果输入的state是图像的话,可以共享某些特征信息。但是训...
self.critic部分定义的是“评论家”,self.actor部分定义的是“演员”。“评论家”网络观察输入并“打分”,“演员”网络接收输入并给出行动的类别分布,这里用到了API——paddle.distribution.Categorical,后续调用sample(shape)生成指定维度的样本、调用entropy()返回类别分布的信息熵、调用log_prob(value)返回所选择类别...
1、强化学习基础理论及算法课件Actor-Critic算法分析(A3C)先来看看AC还记得我们的老朋友吧:后续获得的所有奖励:可能并不稳定引入过baseline:,并用网络来估计b值再来回忆下Q:优势函数(Adavantage)函数表达式:就是在状态s下,选择某一动作有多好,Q相当于咱们得到的;V是期望的(平均 就好比你现在考试,老师(V)认为你...
图2中所示的网络结构受actor-critic架构的启发,与Foster et al. (2000)研究的非脉冲网络相似。该智能体由三个基于电流的LIF神经元模块组成:actor模块、critic模块和状态模块。智能体与环境交互,在本文中,环境是纯算法实现的。环境通过向相应的神经元提供DC刺激来激活一个状态的表征,使它们以42.63 Hz的频率发放;在...