结合上述部分,Actor-Critic的算法流程如下: 初始化Actor和Critic网络的参数 \theta, w ; 重复以下步骤直到收敛: 在状态 s 下,Actor根据 采样动作 a ; 执行动作 a ,获得奖励 r 和下一状态 s' ; Critic计算TD误差: Critic更新: Actor更新: [Python] Actor-Critic算法实现 算法伪代码 结合上述公式,以下是Ac...
直觉上 off-line actor-critic algorithm 的实现: 回放缓冲区 (Reply buffer): 通常将其实现为一个环形缓冲区 (ring buffer),按照先进先出 (FIFO) 的原则进行转换的储存,而线程则每次从缓冲区中采样一个批量的转换 但是上述的伪代码实际上存在两个问题: 一是第三步中 \hat{V}{\phi}^{\pi}(\mathbf{s}...
QAC算法伪代码 2. Advantage Actor-Critic (A2C) A2C算法继续在这个“权重”上做文章进行改进,给Q值减去了一个baseline,转变为了优势函数A。直观感受上,它让“权重”变得有正有负了,即采用了类似标准化的方法将一个绝对的值变成了相对的值,给Q值定义了一个标准baseline,大于baseline的Q值,优势函数为正数,策略更新...
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
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...
示例代码 以下是一个简单的 Actor Critic 算法的伪代码示例: 代码语言:txt 复制 # 初始化 Actor 和 Critic 网络 actor = ActorNetwork() critic = CriticNetwork() # 优化器 actor_optimizer = Adam(actor.parameters(), lr=0.001) critic_optimizer = Adam(critic.parameters(), lr=0.005) for episode in ...
Actor-Critic算法的伪代码如下：1、使用参与者网络的策略πθ对{st，at}进行采样。2、评估优势函数A_t，也称为TD误差δt。在Actor-Critic算法中，优势函数由评论者网络产生。3、使用以下表达式评估梯度。4、更新策略参数θ。5、更新基于评价者的基于价值的RL（Q学习）的权重。δt等于优势函数。6、...
可见Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这说明价值函数的引入减小了方差。不过训练过程中我发现 Actor-Critic 方法对超参数(如学习率)比较敏感,有时候会收敛到次优策略。极端情况下 Actor 网络可能认为某个动作远远优于其他动作,这会导致 agent...
解释策略梯度为何是On-policy方法，并通过重要性采样将On-policy方法转化为Off-policy方法。通过解释性例子说明如何用样本估计期望值，并引入重要性采样方法。推导重要性采样的核心思想，得到终极算法。在目标函数中引入行为策略β和目标策略π，通过求梯度进行优化。伪代码展示Off-policy Actor-Critic算法，数据...
简介:【5分钟 Paper】(TD3) Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods 论文题目:Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods 所解决的问题? value-base的强化学习值函数的近似估计会过估计值函数(DQN),作者将Double Q-Learning处理过拟合的思想引入actor critic算法中...