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...
Actor-Critic的基本框架 在策略迭代算法中,对于策略表与价值表都比较小的情况,我们总是当policy evaluation能够精确计算出V_{\pi}(s)之后,才用其来修改策略表\pi。但是对于比较大的表格而言,我们会考虑用雅克比迭代法去策略评估,并在没有完全收敛(即没有精确计算出V_{\pi})的时候就去指导策略提升。由于策略的...
actor-critic 演员评论家算法 好了终于到这里了,强化学习这个小山坡我算是终于到了最上面,但是还有更高的山峰让我去远眺,现在也只是敲开了我科研之路的大门,而演员评论家就是我要去学习的第一个前沿算法,先通俗点讲,就是有个演员,他就是演戏,会有一个经纪人,根据观众们的反馈以及票房数据(环境reward),给他打...
这个就是异步优势actor-critic 算法(Asynchronous advantage actor-critic, 即:A3C)。 以上是 A3C 的算法部分,下面从coding的角度来看待这个算法: 基于python+Keras+gym 的code 实现,可以参考这个 GitHub 链接:https://github.com/jaara/AI-blog/blob/master/CartPole-A3C.py 所涉及到的大致流程,可以归纳为: 在...
而更新actor的思路是，对于特定状态s，调整actor模型参数θ，使得actor的输出π(s|θ)，经过critic模型后...
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。使用 TD 方法来更新 Q 网络。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“。使用actor-critic policy gradient 更新策略。我们可以把 Actor-Critic 算法...
我们在本章中学习了 Actor-Critic 算法,它是基于策略和基于价值的方法的叠加。Actor-Critic 算法非常实用,往后像 DDPG、TRPO、PPO、SAC 这样的算法都是在 Actor-Critic 框架下进行发展的,深入了解 Actor-Critic 算法对读懂目前深度强化学习的研究热点大有裨益。
随着Actor 的训练的进行,其与环境交互所产生的数据分布也发生改变,这需要 Critic 尽快适应新的数据分布并给出好的判别。Actor-Critic 算法非常实用,后续的 TRPO、PPO、DDPG、SAC 等深度强化学习算法都是在 Actor-Critic 框架下进行发展的。深入了解 Actor-Critic 算法对读懂目前深度强化学习的研究热点大有裨益...
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“。
我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: ...