背后的原理是:在给定每一步平均熵至少为\kappa的约束下,原来的策略优化问题的对偶形式。由于其推导过程比较复杂,具体可以参考博客PG Algorithms。 伪代码 图4-1 SAC算法流程 5. 总结 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...
算法的稳定性和收敛性:在某些任务中,Actor-Critic算法可能存在稳定性和收敛性问题,例如梯度爆炸、模式崩塌等。这些问题需要进一步的研究以解决。 算法的效率:在某些任务中,Actor-Critic算法可能需要较长的训练时间,这限制了其应用范围。需要开发更高效的算法,以提高训练速度。 算法的泛化能力:在某些任务中,Actor-Critic...
Actor-Critic模型的算法包括两个主要步骤：策略评估和策略改进。在策略评估步骤中，Critic根据当前状态和动作的价值来更新值函数。在策略改进步骤中，Actor根据Critic的评估结果来更新策略函数。这两个步骤交替进行，直到达到收敛条件。具体来说，策略评估步骤中，Critic使用值函数来评估当前状态的价值。值函数可以是状态值函...
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)...
一、Actor-Critic算法原理 1.1策略概念 在强化学习中,策略是一个从状态集合到动作集合的映射,表达了智能体在特定状态下采取不同动作的概率分布。Actor-Critic算法中的Actor是生成策略的网络。 1.2奖励信号的回报 强化学习通过奖励信号来给智能体提供反馈,这个奖励信号可以理解为奖励的回报。Actor-Critic算法的Critic网络的...
1. Actor-Critic 算法原理与公式推导 Actor-Critic 算法的核心在于通过两个独立的神经网络——评论家(Critic)与行动者(Actor)——协同工作。评论家网络评估动作的价值,而行动者则根据当前策略选择动作。算法的目标是优化策略,使得最终的选择既能够获得较高的即时奖励,又能根据评论家的评估提升长期价值。 评论家网络...
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...
我们来了解一下Actor-Critic方法的基本原理。在强化学习中,智能体通过与环境的交互来学习最优策略。Actor-Critic方法中,智能体被分为两个部分:Actor和Critic。Actor负责制定行动策略,它根据当前状态选择一个行动,并根据策略函数确定行动的概率分布。Critic则负责评估Actor的行动,并给出相应的价值函数估计。Actor根据Critic...
一、SAC算法简介 SAC算法是基于最大熵强化学习框架的算法,它通过引入熵正则化项来鼓励算法进行探索,从而提高算法的性能。SAC算法包含两个部分:Actor和Critic。其中,Actor负责输出当前状态下各个动作的概率分布,而Critic则负责估计状态-动作对的价值。 二、SAC算法原理 SAC算法的核心思想是在策略更新和价值估计中引入熵正...
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“。