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。
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通过调整策略来最大化累计回报的期望。 Critic则是一...
Actor-Critic结合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)...
2.3 DDPG的原理 3 A3C算法(Asynchronous Advantage Actor-critic) 3.1 Critic评估点的优化——A2C算法(Advantage Actor-critic) 3.2 异步训练框架 3.3 网络结构优化 注明:非原创,仅整合笔记方便自己看。 在Value Based 中,策略是概率集合;在 Policy Based 中,策略是函数,被参数化为神经网络。 两者各有优劣:Policy...
算法原理 算法是一种基于最大熵强化学习框架的算法,通过优化最大化策略的熵,同时最大化奖励来实现学习。其核心思想是在每个时间步上,使用一个最大化熵的策略来平衡探索和利用。 三、Soft Actor-Critic 算法实现 环境设置 在实现SAC算法之前,首先需要搭建一个合适的环境,通常使用OpenAI Gym等平台来模拟各种强化学习...
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...
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。
摘要 针对投资组合管理问题,文章提出一种基于值分布强化学习算法(VD-MEAC)的投资组合框架。在平衡风险与收益的问题上,文章主要提出两种技巧:在控制风险方面,critic网络学习未来收益的整个分布,并排除过度自信的决策信息从而避免过估计带来的风险;在提高收益方面,增加熵正则,鼓励投资者探索动作空间,避免过早陷入局部最优。
Actor-Critic方法在强化学习领域占有重要地位，主要分为三个部分：基本的Actor算法、减小Actor的方差以及Actor-Critic算法的综合。本文旨在通过深入解析各部分，为读者提供清晰的理论指导与实践应用框架。基本的Actor算法基于策略梯度方法，策略用神经网络参数化，目标函数旨在最大化周期奖励的期望。策略梯度具体...