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
Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它表示总收益是从整个轨迹中采样的。但是在参与者评论家中,我们使用引导程序。因此,优势功能的主要变化。 策略梯度总回报中的原始优势函数更改为自举。 资料来源:[3] 最后,b(st)更改为当前状态的值函数。 可以表示如下: 我们可以为...
actorcritic算法详解 actorcritic算法结合了策略梯度与值函数估计两类方法，核心思想是把智能体拆分为两个部分——演员负责根据当前状态输出动作，评论家负责评估动作质量。演员和评论家相互配合，形成自我提升的闭环系统。演员部分本质是策略函数，接受环境状态作为输入，输出动作概率分布。评论家部分使用值函数，可能是状态值...
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。 TD和优势函数 马尔科夫性质以及贝尔曼等式决定了,值函数可以定义为递归形式: 状态值函数:Vπ(s)=∑A_tπ(A_t|S_t=s)∑St+1,R_tP_r(St+1,R...
对于我们上一节讲到的蒙特卡罗策略梯度reinforce算法,我们需要进行改造才能变成Actor-Critic算法。 首先,在蒙特卡罗策略梯度reinforce算法中,我们的策略的参数更新公式是:θ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vtθ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vt 梯度更新部分中,∇θlogπθ(st,at)∇θlogπθ(st,at)是我们的分值函...
下面介绍一个最简单的 Actor-Critic 算法:Sample QAC。 2、Sample QAC 算法 Sample QAC 算法使用线性特征组合来逼近 : 。通过 TD(0) 的方式来更新 参数 首先根据 策略 生成一系列样本数据,然后得到TD Target 进一步计算 TD Error ,来更新 价值函数的参数 ...
Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况,如果是连续的需要换成定积分) V 是动作价值函数 QπQπ 的期望,π(s|a)π(s|a) 策略函数...
Actor Critic算法不像一些单纯的策略搜索算法只关注如何找到最优的动作策略,也不像一些单纯的价值估计算法只关注对状态动作价值的估计。它把两者结合起来了。Actor负责搜索好的策略,Critic负责评估这个策略下的动作价值。这样就可以互相补充。 例如在复杂的机器人任务中,单纯的策略搜索可能会盲目地尝试不同的动作,而不知...
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...