Policy Gradient的特点是对目标函数的估计是无偏估计,但方差大;Actor-Critic的特点是方差低但不是无偏估计,我们能不能想一种既方差小又是无偏估计的目标函数呢?答案是肯定的,注意到在Policy Gradient那一章中,我们已经证明了在J(\theta)中减去任意的常量b都是无偏的,那么我们可以将b更改为\hat{V}_{\phi}^\pi...
Actor-Critic 算法和之前 经典的 policy gradient 的算法相比多了两个步骤就是 第2行和第3行,其余部分 几乎和 policy gradient 方法是一样的。 首先因为在这里我们使用的是 advantage 来更新 policy,所以我们就必须计算出 advantage,而计算 advantage 前面我们已经推导过了 就是用 value function 来近似计算 advantag...
根据实验结果我们发现,Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这多亏了价值函数的引入减小了方差。 4. 总结 我们在本章中学习了 Actor-Critic 算法,它是基于策略和基于价值的方法的叠加。Actor-Critic 算法非常实用,往后像 DDPG、T...
Actor-Critic算法由策略梯度和值函数估计结合而成: Actor(行动者):策略网络,决定在每个状态下采取的动作; Critic(评论者):值函数网络,估算当前状态或状态-动作对的价值,用于指导Actor改进。 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...
强化学习领域中的Actor-Critic方法是策略梯度法的一种改进形式，旨在通过使用奖励到最终值的期望来提升策略学习的效率。传统策略梯度法（on-policy, no baselines, causality的策略梯度）通常基于单一轨迹来估计动作价值，这导致了方差较大的问题。改进策略梯度法的关键在于引入真实的reward-to-go概念，即使用...
【CS285第6讲】Actor-critic的深入解析 1. 改进policy gradient 为了提升REINFORCE算法，我们尝试降低reward to go的方差。原始算法计算的是单条轨迹上的累计奖励，引入更多轨迹的平均可以减少方差。将[公式] 修正为累积平均奖励（[公式] 1），这使得policy gradient的方差更小，允许使用更大的学习率（[...
Actor-Critic算法的改进优势函数可以表示为：参与者的学习基于策略梯度，参与者策略梯度表达式如下：Actor-Critic算法的伪代码如下：1、使用参与者网络的策略πθ对{st，at}进行采样。2、评估优势函数A_t，也称为TD误差δt。在Actor-Critic算法中，优势函数由评论者网络产生。3、使用以下表达式评估梯度。4...
Actor-Critic模型是一种基于值函数和策略函数的强化学习算法。其中,Actor负责学习策略函数,根据当前状态选择动作;Critic负责学习值函数,评估当前状态的价值。Actor-Critic模型通过策略评估和策略改进两个步骤来不断优化策略。 Actor-Critic模型的算法 Actor-Critic模型的算法包括两个主要步骤:策略评估和策略改进。在策略评估...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning ...
在改进actor critic的方法中，Advantage actor critic方法引入了一个关键步骤：在采取当前行动转移到下一状态后，使用action critic对下一状态的奖惩值进行均值求解。这有助于更准确地评估整个episode的奖惩值，进一步提高了预测结果的准确性。总结而言，actor critic模型通过预测未来的累积奖励，为actor提供决策...