提出时间:2017年,由OpenAI提出。 关键点:限制策略更新的幅度,改进稳定性。 Actor-Critic算法流程的推导 Actor-Critic算法结合了策略梯度方法(Policy Gradient)和值函数估计,核心是通过Actor(策略函数)选择动作,通过Critic(值函数)评估这些动作,并相互协作改进。以下是基于数学公式推导的算法流程。 1. 强化学习的优化目标...
其中提出了一种新的通用思想 Reward Centering，并称该思想适用于几乎所有强化学习算法。这里我们将其译为...
AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems》论文提出,不过该论文是出于credit assignment problem设计了actor部分和critic部分,其中critic对actor获得的reward进行credit...
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...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning ...
对于AC算法来说其架构可以追溯到三、四十年前。 最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法，然后Barto...
近期,谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic(SAC)。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法,它高度符合机器人实验的需求,也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是,SAC 的学习效率足够高,可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题,而且同一套超参数可以在多种不同...
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...
我们提出了一种训练神经网络的方法以使用来自强化学习的 actor-critic 方法来生成序列。现在的对数似然训练方法受到训练与测试模式之间的差异限制,因为模型必须以他们之前的猜测为条件来生成 token,而不是直接生成 ground-truth(指准确客观的数据) token。在给定一个执行器网络(actor network)策略的情况下,我们通过引入一...
对于我们上一节讲到的蒙特卡罗策略梯度reinforce算法,我们需要进行改造才能变成Actor-Critic算法。 首先,在蒙特卡罗策略梯度reinforce算法中,我们的策略的参数更新公式是:θ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vtθ=θ+α∇θlogπθ(st,at)vt 梯度更新部分中,∇θlogπθ(st,at)∇θlogπθ(st,at)是我们的分值函...