本文以策略梯度的推导为核心概念,解释了强化学习中的三个关键算法:REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法和 PPO 算法。 对这三个算法的理解为你掌握 OpenAI 用于训练 ChatGPT 的人类反馈强化学习(RLHF)算法做好了充分准备。
Critic为评价函数,对于大部分问题,\Psi_t也常常用神经网络进行逼近,w它的参数常用表示,因此Critic又称为评价网络。 当\varPsi_t取TD残差,并且值函数V^{\pi}\left(s_t\right)由参数为w的神经网络进行逼近时。AC算法的更新步骤为: 值函数网络的更新: \[ \delta\gets G_t-\hat{\upsilon}\left(S_t,w\r...
N-step return has itsdrawbacks. It’shigher variancebecause the value depends on a chain of actions which can lead into many different states. This might endanger the convergence. 这个就是异步优势actor-critic 算法(Asynchronous advantage actor-critic, 即:A3C)。 以上是 A3C 的算法部分,下面从codin...
AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems》论文提出,不过该论文是出于credit assignment problem设计了actor部分和critic部分,其中critic对actor获得的reward进行credit...
梯度计算:在每个时间步,根据价值函数的评估,使用策略梯度算法计算Actor的梯度。 梯度应用:针对计算出的梯度,更新Actor和Critic的参数。 迭代学习:重复上述过程,迭代更新策略和价值函数,直至达到目标性能。 实现细节与代码示例 以下是一个使用 PyTorch 实现的简单 Actor-Critic 算法示例: ...
Actor-Critic 算法中额外引入一个价值网络,接下来的代码定义我们的价值网络 ValueNet,输入是状态,输出状态的价值。 class ValueNet(torch.nn.Module): def __init__(self, state_dim, hidden_dim): super(ValueNet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) ...
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 ...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: 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“。
强化学习是机器学习领域中一种重要的学习范式,它通过智能体(Agent)与环境的交互来学习最优策略。在强化学习中,策略梯度算法是一类常用的优化方法,其中REINFORCE算法和Actor-Critic算法是两种经典的策略梯度算法。本文将对这两种算法进行对比研究,探讨它们的特点和应用。