1.2 Actor-Critic框架引出 从策略梯度的直观解释我们可以看到,轨迹回报R(τ)就像是一个评价器(Critic),该评价器(Critic)评价参数更新后,该轨迹出现的概率应该变大还是变小。如果变大,应该变大多少;如果减小,应该减小多少。也就是说,策略的参数调整幅度由轨迹回报R(τ)进行评价。可以将R(τ)进行推广而不影响策略...
这一框架的核心思想是利用Critic降低策略梯度的方差,同时保留策略方法的灵活性。 3.2 数学依据 Critic通过估算值函数 或 来计算时间差分(TD)误差: Critic最小化TD误差的平方,学习状态值函数; Actor利用TD误差调整策略,使得策略向更优的方向发展。 这一机制使Actor-Critic算法既可以高效地采样环境反馈,又能够快速调整...
由于AC框架的时效性与值分布强化学习在刻画风险的优势,本文希望将AC框架与值分布强化学习理论相结合以达到协同配合效应。因此,提出一种基于值分布最大熵的AC算法VD-MEAC(Value Distributional Maximum Entropy Actor Critic)去进行投资组合管理。分布函数参数化具体参考FQF算法,因为金融市场充满复杂性,FQF算法全参数化的特...
在实现上述框架后,我们将会使用gym.make('CartPole-v0')初始化CartPole环境,进而调用train_actor_critic函数开始训练过程。通过此训练流程,模型被构建、优化并在环境中被学习。 结论与展望 Actor-Critic算法因其结合了策略梯度与价值评估的优点,在强化学习领域展现出强大的应用潜力。通过调试和优化,解决了多种复杂决策问...
Actor-Critic算法是一种结合了值函数方法和策略梯度方法的优化算法。在这个框架中,Agent包括两部分:Actor和Critic。Actor负责根据当前策略选择行动,而Critic则负责评估这个行动的价值。具体而言,Actor根据当前策略选择行动,与环境进行交互,并收集轨迹数据。同时,Critic根据这些轨迹数据估计每个状态的值函数,并提供给Actor作为...
Actor-Critic(演员-评论家)是强化学习中一种重要的算法框架,用于训练智能体(agent)学习在一个环境中执行动作以达到最大化奖励的目标。它结合了两个主要的组件:演员(Actor)和评论家(Critic)。 1.演员(Actor):演员负责决策和执行动作。它根据当前的状态选择动作,这些动作是由一个策略网络(Policy Network)生成的。策...
Actor-Critic 算法的优点在于，它可以同时学习策略函数和价值函数，从而提高算法的效率和稳定性。此外，...
我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: ...
Actor-Critic框架在实践中有广泛的应用。其中一个重要的应用领域是机器人控制。通过使用Actor-Critic框架,机器人可以通过与环境的交互来学习最优的行为策略,从而实现自主导航、物体抓取等任务。 另一个应用领域是游戏智能。在游戏中,Actor-Critic框架可以用于训练智能体学会玩游戏,并取得高分。通过与环境的交互,智能体可...