Actor-Critic 算法是一种强化学习的重要方法,由两部分组成:Actor和Critic。 Actor的角色是定义采取什么行动以及何时采取行动,它可以学习一个目标政策,用来定义在每个状态和动作上采取哪个动作是最有价值的,它会根据反馈来改进自己。 Critic的角色是评估Actor每个行动的价值和价值函数近似,价值函数是评估一个状态的报酬的...
Critic网络是基于值(value)函数的Q-Learning算法,用来评判Actor网络的行为得分,Critic网络的更新采用梯度下降的方法。 Critic直接通过当前的值函数获得策略与环境交互,交互得到的奖励用来优化当前值函数,进而帮助Actor进行策略更新。 3.Actor-Critic算法 Actor用于选择动作,Critic评论选择该动作的好坏。Actor选择动作的方法是...
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 advantage,而计算 advantage 前面我们已经推导过了 就是用 value function 来近似计算 advantag...
Matlab中的Actor-Critic算法是一种强化学习算法,用于解决序列决策问题。该算法包括两个主要组成部分:Actor和Critic。 Actor部分负责生成行动,而Critic部分则负责评估这些行动的效果。通过这种方式,Actor-Critic算法可以在序列决策问题中实现最优化。 在Matlab中实现Actor-Critic算法,首先需要定义状态空间和动作空间,然后初始化...
Actor-Critic算法是一种结合策略梯度和价值函数的强化学习方法。它通常被用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。 Actor-Critic算法包括两个主要部分:Actor和Critic。Actor负责生成动作并和环境进行交互,而Critic负责对Actor的表现进行评估,指导Actor下一步的行为。
在本节中,我们将详细讲解Actor-Critic算法的数学模型。我们将从以下几个方面进行讨论: 状态值函数(Value Function) 动作值函数(Action-Value Function) 策略梯度(Policy Gradient) 3.3.1 状态值函数(Value Function) 状态值函数是一个从状态到数值的函数,它表示从某个状态开始,按照某个策略执行动作,并在后续的环境...
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...
Critic:Critic 就是式子中的 Q,是一个”评论者“的角色,用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数,去学习:如果Critic给的分数高,那么Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
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...
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...