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...
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)...
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...
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 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有了...
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: ...
价值评估:Critic 网络估计当前状态或状态-动作对的价值。 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。
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“。
也就是说在Actor-Critic算法中,我们需要做两组近似,第一组是策略函数的近似:πθ(s,a)=P(a|s,θ)≈π(a|s)πθ(s,a)=P(a|s,θ)≈π(a|s) 第二组是价值函数的近似,对于状态价值和动作价值函数分别是:^v(s,w)≈vπ(s)v^(s,w)≈vπ(s)^q(s,a,w)≈qπ(s,a)q^(s,a,w)≈qπ(...
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) ...
Actor-Critic算法是一种结合了值函数方法和策略梯度方法的优化算法。在这个框架中,Agent包括两部分:Actor和Critic。Actor负责根据当前策略选择行动,而Critic则负责评估这个行动的价值。具体而言,Actor根据当前策略选择行动,与环境进行交互,并收集轨迹数据。同时,Critic根据这些轨迹数据估计每个状态的值函数,并提供给Actor作为...