actor-critic一般有2种网络结构设计方案。方案一使用2个独立的神经网络来表示 \bar{V}_{\pi}^{\phi}(s) 和\pi_{\theta}(a|s) ;方法二使用1个神经网络来表示 \bar{V}_{\pi}^{\phi}(s) 和\pi_{\theta}(a|s) ,如下图所示。对于方法一,它实现容易,并且稳定(也就是不同花时间去finetune参数)...
Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 参考《火影忍者》里面卡卡西叫鸣人开多重影分身来修炼忍术,这样获取到的经验值翻倍 A3C示意图 开多个worker(影分身),来跟环境互动。影分身会把所有的经验集合在一起。 需要多个CPU。 一开始有一个Global Network,参数为\theta^1 worker的工作流程: 拷贝全局参数 采样到...
critic-only 虽然方差低,但无法处理连续 A 域 actor-only 能处理连续 A 域,但高方差 AC 类方法,旨在结合两者优点,使用参数化的 actor 来产生 action,使用 critic 的低方差的梯度估计来支撑 actor。 简答来说,policy 网络是 actor,进行action-selection,value 网络是 critic,通过值函数来评价 actor 网络所选动作...
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: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel age...
Actor-Critic: 我们首先要计算的是优势函数 A(s, a),将其展开: 运行一次得到的 sample 可以给我们提供一个 Q(s, a) 函数的 unbiased estimation。我们知道,这个时候,我们仅仅需要知道 V(s) 就可以计算 A(s, a)。 这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一...
▲图2.3 Actor-Critic 算法总结 §03CartPole-v1环境 ▲图3.1 CartPole-v1倒立摆小车环境示意图 如图4所示,CartPole-v1环境由一个小车和一个杆组成,小车套在一个光滑无摩擦的轨道上。杆倾斜,小车会滑动。如果不采取行动,杆子会倒下,小车会滑动,且远离中心。State由杆的角速度,小车的速度,小车位置和杆和...
Actor-Critic 算法 DDPG 算法 A3C 算法 1.Policy Gradient算法 1.1 算法介绍 Policy Gradient 是最基础的强化学习算法之一,它通过更新 策略网络/Policy Network 来直接更新策略的。Policy Network 是一个神经网络,输入是状态,输出直接就是动作(不是Q值),且一般输出有两种方式: ...
Actor-Critic 算法 DDPG 算法 A3C 算法 1.Policy Gradient算法 1.1 算法介绍 Policy Gradient 是最基础的强化学习算法之一,它通过更新 策略网络/Policy Network 来直接更新策略的。Policy Network 是一个神经网络,输入是状态,输出直接就是动作(不是Q值),且一般输出有两种方式: ...
Actor-CriticPolicyGradientIntroduction 上一节说的是value function approximation,使用的是函数拟合。这一节说的就是采用概率的方法来表示:这一...multi-step MDPs。 将instancereward替换成Q value。 整个流程可以写成:Actor-CriticPolicyGradientMC的方法依然会有很高的variance ...
摘摇 要摇 强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor鄄Critic方法 在处理连续动作空间的优点及核方法在处理连续状态空间的优势,提出一种基于核方法的连续动作Actor鄄Critic学 习算法(KCACL).该算法中,Actor根据奖赏不作为原则更新动作概率,Critic采用基于核方法的在线选择时间差...