Actor-Critic算法 下面导出Actor-Critic算法: 随机初始化一个策略网络\pi_\theta(a|s)和值函数网络\hat{V}_{\phi}^\pi(s) 利用策略\pi_{\theta}(a|s)在环境中交互得到一个状态-动作-回报对\{s_{i,t},a_{i,t},r(s_{i,t},a_{i,t})\} 利用\{(s_{i,t},r(s_{i,t},a_{i,t})+...
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)...
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...
在Actor-Critic算法中,Actor的梯度更新公式可以表示为: ▽𝜃 = ∇𝜃 log 𝜋(𝑎|𝑠) × Q(𝑠,𝑎) 其中,𝜃是策略函数的参数,𝜋(𝑎|𝑠)表示在状态𝑠下选择动作𝑎的概率,Q(𝑠,𝑎)是Critic估计的在状态𝑠下选择动作𝑎的值函数。∇𝜃 log 𝜋(𝑎|𝑠)表示策略函数关于...
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) ...
Actor-Critic: 我们首先要计算的是优势函数 A(s, a),将其展开: 运行一次得到的 sample 可以给我们提供一个 Q(s, a) 函数的 unbiased estimation。我们知道,这个时候,我们仅仅需要知道 V(s) 就可以计算 A(s, a)。 这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一...
Actor-Critic算法的公式如下：策略函数的近似为 [公式]，价值函数的近似为 [公式][公式]。然而，基础版的Actor-Critic算法存在收敛性问题，为此，DDPG算法引入了双Actor和双Critic网络来改善这一问题，这在从DQN到Nature DQN的过程中已经得到了应用。而A3C算法则采用了多线程并行训练框架，提高了学习效率...
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 ...
以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...