Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度方法和值函数逼近的强化学习算法。它被广泛应用于连续动作空间和大规模状态空间的强化学习问题。以下是Actor-Critic算法的优点和缺点。 优点: 1. 适用于连续动作空间:Actor-Critic算法能够处理连续动作空间的强化学习问题,而不需要将连续动作离散化。这使得算法能够处理更复杂、更精细...
优势:可以进行单步更新,比传统的Policy Gradient要快。 劣势:取决于Critic价值判断,但是Critic难收敛,再加上Actor的更新,就更难收敛。为了解决收敛问题,DeepMind团队融合了DQN的优势,解决了收敛难的问题。 下面是基于Actor Critic的Gym Cartpole实验: 这套算法是在普通的Policy Gradient的基础上修改的,如果对Policy Gradi...
我们可以为actor-critic编写新的修改后的优势函数: 或者,将优势函数称为TD错误,如Actor-Critic框架所示。 如上所述,参与者的学习是基于策略梯度的。 参与者的策略梯度表达式如下所示: 参与者的政策梯度表达 Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{st,at}进行采样。 2、评估优势函数A_...
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 agents: 如果只用 单个 ...
1、算法思想 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...
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) ...
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“。
三、实施“优势-演员-评论家 Advantage-Actor-Critic(A2C)”算法 构建多个进程玩CartPole-v0 A2C会构建多个进程,包括多个并行的 worker,与独立的环境进行交互,收集独立的经验。详细代码在multiprocessing_env.py里。简单介绍一下创建多环境的过程:env = gym.make(env_name)只能创建一个线程,智能体只能和一个环境进行...