一、Actor-Critic架构的通俗讲解 1. Actor-Critic的整体架构 2. Actor-Critic的交互原理 二、Actor-Critic的优势与挑战 优势 挑战 三、核心算法与数学推导 1. 策略梯度定理的扩展 2. Critic的更新目标 3. 经典算法变种 四、实现与改进技巧 1. 经验回放(Replay Buffer) 2. 目标网络(
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...
这里给一个Actor-Critic算法的流程总结,评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 算法输入:迭代轮数$T$,状态特征维度$n$, 动作集$A$, 步长$\alpha,\beta$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, Critic网络结构和Actor网络结构。 输出:Actor 网络参数$...
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...
Actor-Critic算法:强化学习的双引擎驱动 在强化学习领域,Actor-Critic算法通过将策略优化与价值评估相结合,成为解决复杂决策问题的核心方法。它由两个核心组件构成:**Actor(演员)**负责生成动作策略,**Critic(评价者)**负责评估策略优劣,二者协同工作以提升学习效率与稳定性。本文将深入解析其原理...
Advantage ActorCritic 改进点：在ActorCritic方法基础上引入偏置量b，以减少估计误差。偏置量b的引入不会影响梯度计算，但可以减小方差，从而减小采样误差。最佳b：通过数学推导，最佳b的值可以简化为state value函数。算法特点：A2C算法是onpolicy方法，其伪代码与基本的ActorCritic算法相似。Offpolicy Actor...
基本版的Actor-Critic算法虽然思路很好,但是由于难收敛的原因,还需要做改进。目前改进的比较好的有两个经典算法: DDPG算法:使用了双Actor神经网络和双Critic神经网络的方法来改善收敛性。 A3C算法:使用了多线程的方式,一个主线程负责更新Actor和Critic的参数,多个辅线程负责分别和环境交互,得到梯度更新值,汇总更新主线...
最小化Critic的预测误差(如均方误差)。 4. 代码实现:Actor-Critic解决CartPole 我们使用PyTorch实现Actor-Critic,并在CartPole-v1环境中验证。 完整代码 import gym import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ...
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...
A3C通针对基础的Actor-Critic方法做如下改进: 异步并行训练 A3C通过同时运行多个独立的Agent,每个Agent在不同的环境实例中独立与环境交互。这些Agent异步地将梯度更新发送到全局共享的网络参数。多个Agent同时采集样本,加快了数据的积累速度。不同Agent的独立探索有助于覆盖更广阔的状态空间,避免陷入局部最优。