1. Actor-Critic的整体架构 Actor-Critic是一种结合策略优化(Actor)和值函数评估(Critic)的强化学习框架。其核心思想是通过两个组件的协同工作实现高效学习: Actor(策略网络):负责生成动作的概率分布 πθ(a|s) ,通过策略梯度更新参数 θ 以最大化长期回报。 Critic(值函数网络):评估状态或状态-
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} ) -Q...
Actor-Critic框架由两个核心组件构成:Actor和Critic。Actor是一个策略函数,负责根据当前状态选择动作;Critic是一个价值函数,用于评估Actor选择的动作并预测未来的累积奖励。两者协同工作,通过不断迭代优化策略,使智能体能够在复杂环境中做出更好的决策。 工作原理 Actor-Critic的核心思想是通过分离策...
综上所述，Actor-Critic模型是一种强大的强化学习算法框架，能够有效地解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。通过结合策略评估和策略改进的思想，Actor-Critic模型能够不断优化策略，实现智能决策和行为。随着深度学习和神经网络的发展，Actor-Critic模型在强化学习中的应用前景更加广阔。
五、Actor-Critic 的一些高阶拓展 Two-Time Scale Actor-Critic 算法 Natural Policy Gradient 方法与 Actor-Critic 结合 六、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助自己以及读者系统地构建RL知识框架。回目录页:序章+ 目录 一、Actor-Critic 方法 REINFORCE 算法的缺陷 在上一章中,我们介绍了 REINFORCE 算法,并且...
我们可以为actor-critic编写新的修改后的优势函数: 或者,将优势函数称为TD错误,如Actor-Critic框架所示。如上所述,参与者的学习是基于策略梯度的。参与者的策略梯度表达式如下所示: 参与者的政策梯度表达 Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{s_t,a_t}进行采样。
一、Soft Actor-Critic (SAC) 算法详解 Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 ...
Actor-Critic 学习: 理解、推导与实践 简介 1.1 Actor-Critic算法概述 Actor-Critic算法结合了策略梯度方法与价值函数估计,是强化学习领域中的一种重要学习策略。在这一框架中,算法通过两个互相关联的组成部分协同工作:Actor和Critic。 Actor是一个策略函数,它根据当前状态决策并选择动作。在训练的过程中,Actor通过调整...
Actor-Critic框架的理论基础 Actor-Critic框架由两个组件组成:Actor和Critic。Actor是一个策略网络,用于生成智能体的行为策略。Critic是一个值函数网络,用于评估Actor生成的策略的好坏。这两个组件相互协作,通过反馈和更新来提高智能体的策略。 在Actor-Critic框架中,Critic的主要任务是估计策略的价值函数。价值函数衡量了...