深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
Actor-Critic 是一种结合了策略梯度方法和值函数方法的强化学习算法。它通过同时学习策略和价值两个网络,既能够像策略梯度方法一样直接优化策略,又能利用值函数降低梯度估计的方差。以下是关于 Actor-Critic 算…
Actor-Critic算法通过评论家的反馈来更新行动者的学习。评论家的输出(状态价值或动作价值)驱动了行动者模型的更新,从而调整策略以优化累积奖励。 2. 公式推导与关键公式 2.1 策略优化目标函数 策略优化的目标是最大化累积奖励,通过优化策略函数$\pi(a|s)$,使得$E[R] = E[\sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t...
V 是动作价值函数 QπQπ 的期望,π(s|a)π(s|a) 策略函数控制 agent 做运动,Qπ(s,a)Qπ(s,a) 价值函数评价动作好坏。但是上述这两个函数我们都不知道,但是可以分别用一个神经网络来近似这两个函数,然后用Actor-Critic方法来同时学习这两个网络。 策略网络(actor):用网络 π(s|a;θ)π(s|a;θ...
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_{...
Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 1. 强化学习的挑战 探索与利用的平衡:传统算法在初期探索新策略与后期利用已有最优策...
A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)、DDQN等;结合这两种框架的算法有Actor-Critic(VR Konda 2000在Policy Gradient之后)、A2C、A3C(2016 DeepMind)...
在A3C中,我们这里不考虑异步的问题,我们可以看到,A3C使用TD方法来计算Q,即上图中的R,使用A=Q-V来作为动作评价指标。而Target V=Q,也因此算法中用 Q-V的平方差MLE作为Value Network的损失函数。 需要注意的是在A3C中,Actor和Critic共用了同一个网络,只有在输出的时候才分开,一个输出actor,一个输出value。
答案就是 Actor-Critic。Actor-Critic 是囊括一系列算法的整体架构,目前很多高效的前沿算法都属于 Actor-Critic 算法,本章接下来将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是,Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法,因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略,只是会额外学习价值函数,从而帮助策略...