我们先来简单复习一下前面一节课中讲过的 policy gradient 算法的基本流程: Policy gradient 算法的流程也非常简单,Step 1 就是用当前的 policy 去采样数据,Step 2 就是根据这些数据就可以估计出 reward function 的梯度,Step 3 用梯度来更新 policy 得到一个更好的 policy,如此循环迭代下去。 观察在上图中的梯...
actor-critic算法结合了value-based和policy--based两两类强化学习算法,actor-critic属于单步更新算法 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...
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。
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 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有了...
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...
然后使用梯度下降方法即可。接下来让我们总体看看 Actor-Critic 算法的流程吧! 初始化策略网络参数 θ ,价值网络参数 ω 不断进行如下循环 (每个循环是一条序列) : 。 用当前策略 πθ平样轨 迹 { s1, a1, r1, s2, a2, r2… } 。 为每一步数据计算: δt= rt+ γ Vω( st + 1) − Vω( ...
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强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为[状态个数,动作个数]的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
这样就是在PolicyGradient算法上引入了基于值算法的网络。也就是Actor-Critic的主要思路。 优化过程如下图: 总结一下,Actor网络是基于PolicyGradient,是一个基于策略的学习。Critic是基于Q-learning,基于值的学习。在PolicyGradient学习中我们已经了解了他是需要一次探索结束后才能进行学习,而Q-learning是可以单步更新。
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...