本章主要介绍了既基于值又基于策略的一种解决强化学习问题的思想Actor-Critic。我们可以发现,Actor-Critic可以说是对之前介绍的强化学习算法进行了融合,包括DDPG中使用的目标网络来源于DQN,TD3中的截断Double Q-learning来源于Double Q-learning等等。而SAC又是这些方法的集大成者,充分考虑了随机策略对于多最优路径强化...
在上面最后推导出来的策略梯度算法中,我们得到了一个Qπθ(st,at)来表示当前策略π下对(st,at)的值,但该值是未知的,无法从已知轨迹中获取,我们需要一个额外的critic网络Qw来评估,即Qw(st,at)≈Qπθ(st,at)。 2. 算法流程 至此,我们有了actor网络πθ(用于产生动作)和critic网络Qw(用于评价动作)两个网...
Critic:Critic 就是式子中的 Q,是一个”评论者“的角色,用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。 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Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
actor critic算法 介绍 Actor-Critic 算法是一种强化学习的重要方法,由两部分组成:Actor和Critic。 Actor的角色是定义采取什么行动以及何时采取行动,它可以学习一个目标政策,用来定义在每个状态和动作上采取哪个动作是最有价值的,它会根据反馈来改进自己。 Critic的角色是评估Actor每个行动的价值和价值函数近似,价值函数...
在这个过程中，“Actor”是你对小狗发出的指令（比如“跳过障碍”、“绕过柱子”），决定了它的行动策略；而“Critic”则是你对它表现的即时反馈（赞扬或纠正），帮助评估这些行动的有效性和价值。Actor-Critic算法正是通过这种策略与评价的紧密合作，共同推动学习进程。生动的类比：狗狗障碍赛训练 Actor的角色：你作为...
在金融领域,Actor-Critic方法可以用于量化交易,通过学习交易策略来实现高效的投资组合管理。 总结一下,Actor-Critic方法是一种结合了值函数估计和策略优化的强化学习算法。它通过Actor制定行动策略,并通过Critic的反馈来优化策略。Actor-Critic方法具有处理连续动作空间、无模型学习和适应环境变化等优势,广泛应用于机器人控制...
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。在策略评估步骤中，Critic根据当前状态和动作的价值来更新值函数。在策略改进步骤中，Actor根据Critic的评估结果来更新策略函数。这两个步骤交替进行，直到达到收敛条件。具体来说，策略评估步骤中，Critic使用值函数来评估当前状态的价值...
Actor-Critic 算法可以分为两个主要部分:演员(Actor)和评论家(Critic)。演员负责生成行动,而评论家则负责对行动的结果进行评估。在每个时间步,演员会根据当前的状态(State)生成一个行动(Action),然后执行这个行动,并获得一个奖励(Reward)。评论家会根据行动的结果(包括获得的奖励和下一个状态)来对行动进行评估,为演...