下面根据公式(8)得到带折扣因子的Actor-Critic方法: 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_
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...
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...
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...
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...
整个Actor critic算法结构如下: 最后你会发现,其实就是用TD error代替了G,其实V也可以充当TD目标值。只不过我们当初选择Q是因为,一是Q能选择动作而V不能;第二是因为当初用V做的时候,经过预测和控制之后,V仍需要转成Q,有了贝尔曼公式就很方便,然后用贪心策略从Q中选出了动作,那么model-free没有贝尔曼公式中的...
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...