在上文也介绍了基于策略算法的一个实例。 本文介绍一个结合了基于值和基于策略优势的方案:Actor-Critic。 Actor-Critic介绍 首先我们回顾下PolicyGradient算法,R(τ)作为一个Loss幅值计算,它需要在一次探索完成后进行学习,学习过程比较慢,而且由于是要考虑多个step过程,累计多步的回报,计算的R值方差会比较大。如果我们...
Actor-Critic算法理解 Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法,结合了“演员”(Actor)和“评论家”(Critic)两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理: 1. 角色设定 想象你是一名学习爬山的机器人,而你的目标是找到山顶(获得最高的奖励)。在爬山过程中: Actor(行动者):它就像一个“冒险家”,负责决定...
3 Actor-Critic 做好了之前的铺垫就可以进入到本节的真正的主题 Actor-Critic 算法: Actor-Critic 算法和之前 经典的 policy gradient 的算法相比多了两个步骤就是 第2行和第3行,其余部分 几乎和 policy gradient 方法是一样的。 首先因为在这里我们使用的是 advantage 来更新 policy,所以我们就必须计算出 advant...
当actor_lr=critic_lr=1e-3, shared_lr=1e-3 时,结果曲线如下: actor, critic学习率相等 可以看到两种方式的结果差不多。基本可以确定就是因为学习率一样导致波动更大、学习不稳定了。事实上,一般分开实现ActorCritic时会让critic的学习率是actor的学习率的5-10倍,让critic学习地更快一些,actor学习地更慢一些...
第七章:_Actor-Critic算法分析(A3C)是【迪哥谈AI】大模型必备的强化学习教程来了!绝对是2023年讲的最好的强化学习零基础入门到精通完整版教程(含实战源码)的第36集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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“。
env= gym.make("CartPole-v0")#智能体状态state =env.reset()#动作空间actions =env.action_space.nprint(state, actions)#Actor使用策略梯度更新(接收状态,输出策略),Critic使用价值函数更新(接收状态,输出价值)actor_model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(4, 128), ...
Actor-Critic 算法中额外引入一个价值网络,接下来的代码定义我们的价值网络 ValueNet,输入是状态,输出状态的价值。 class ValueNet(torch.nn.Module): def __init__(self, state_dim, hidden_dim): super(ValueNet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) ...
Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。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...