深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
并行化在 actor-critic 算法中也很重要,对于 synchronized parellel actor-critic 算法来说我们采用的是相同的 policy 但是有多个 simulator 来运行数据,对应到算法就是我们并行执行的是 step 2-step 5,之所以做并行的原因主要不是为了加速,而是因为在监督学习的过程中我们往往在一个batch的更新中需要多个样本(大于1)...
Actor-Critic模型有多种变种，其中最常见的是基于梯度的方法，如基准Actor-Critic算法和优势函数Actor-Critic算法。基准Actor-Critic算法通过引入一个基准函数来减小策略梯度的方差，提高算法的稳定性。优势函数Actor-Critic算法通过引入优势函数来估计动作的优势值，进一步优化策略的更新。Actor-Critic模型在强化学习中的应用 ...
Critic:Critic 就是式子中的 Q,是一个”评论者“的角色,用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数,去学习:如果Critic给的分数高,那么Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
强化学习，特别是其策略优化领域的两大重要方法——梯度算法和Actor-Critic算法，为智能系统提供了在复杂环境中学到最优行为策略的强大工具。梯度算法直接在策略参数空间中探索，通过梯度上升/下降来优化策略，而Actor-Critic算法通过分离策略决策（Actor）和价值评估（Critic）的角色，实现了策略学习的高效性和准确性。这些...
深度强化学习算法中actor和critic神经网络深度 增强深度神经网络,一个高尔夫球手练习高尔夫球时会花绝大多数时间练习基本的挥杆动作。在基本的挥杆动作的基础上,逐渐的才会练习其他动作。相似的,目前为止我们一直专注在理解BP算法,它是我们的基础”挥杆”动作,学习神经
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。
本文开始介绍第二个算法 Actor-Critic。 主要内容依然参考Berkeley CS285: Lec6 Actor-Critic Algorithms Reward To Go & Q Value 在深度强化学习(6) Policy Gradients (2)中, 我们提到了 Reward-To-Go: 它代表从t 时刻以后, 所有的 Reward 折现(
近期,谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic(SAC)。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法,它高度符合机器人实验的需求,也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是,SAC 的学习效率足够高,可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题,而且同一套超参数可以在多种不同...
Actor：Actor 就是指的 Policy Function，是用来和环境交互，做出动作，可以理解为一个”表演者“。使用actor-critic policy gradient 更新策略。我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为：Actor在台上跳舞，一开始舞姿并不好看，Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数，去学习：如果Critic给的分数高，那么...