因此,Actor-Critic算法在收敛性方面具有优势。 Actor-Critic算法具有较好的样本利用能力。在强化学习中,样本利用能力是指如何有效地利用已有的样本来提高学习效率。策略梯度方法通常需要大量的样本来进行更新,而值函数方法可以通过函数逼近的方式来利用样本。Actor-Critic算法将这两种方法相结合,既能够通过策略梯度方法来更新...
Actor Critic 的优势: 连续动作空间: Actor Critic 更适合处理连续动作空间,而 DDQN 主要用于离散动作空间。 样本效率: Actor Critic 通常在样本效率上优于 DDQN,因为它可以直接从环境中获取数据进行学习。 稳定性: 通过结合值函数和策略梯度,Actor Critic 在某些情况下比 DDQN 更稳定。 适应性: Actor Crit...
1. 适用于连续动作空间:Actor-Critic算法能够处理连续动作空间的强化学习问题,而不需要将连续动作离散化。这使得算法能够处理更复杂、更精细的动作控制问题。 2. 高效地利用数据:Actor-Critic算法使用异步梯度下降方法进行训练,能够在多个线程或进程中并行计算,从而提高数据利用效率和训练速度。
并行Online-Actor-Critic算法 上面说到online版本的Actor-Critic算法由于每次训练时只有一个样本,因此会导致方差很大。但Online版本的算法又格外优雅,为了更好的使用Online版本算法,我们通常会使用同步并行机制或异步并行机制,增加每次更新的batch size,从而实现Online版本的Actor-Critic算法。 下面首先给出基本的Online Actor...
此外,Actor-Critic算法还具有很强的泛化能力。通过将策略和值函数相结合,该算法能够从经验中快速学习到有用的信息,并将其应用于类似的环境中。这使得Actor-Critic算法在处理未知环境或突发情况时具有很大的优势。 然而,尽管Actor-Critic算法具有许多优点,但在实际应用中仍需要注意一些问题。例如,当环境状态空间和动作空...
优势:可以进行单步更新,比传统的Policy Gradient要快。 劣势:取决于Critic价值判断,但是Critic难收敛,再加上Actor的更新,就更难收敛。为了解决收敛问题,DeepMind团队融合了DQN的优势,解决了收敛难的问题。 下面是基于Actor Critic的Gym Cartpole实验: 这套算法是在普通的Policy Gradient的基础上修改的,如果对Policy Gradi...
Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它表示总收益是从整个轨迹中采样的。但是在参与者评论家中,我们使用引导程序。因此,优势功能的主要变化。 策略梯度总回报中的原始优势函数更改为自举。资料来源:[3] 最后,b(st)更改为当前状态的值函数。可以表示如下: ...
DDPG算法通过结合两个神经网络，结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为，批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络，通过在更新过程中提供一个固定的目标来稳定学习过程。通过使用Critic网络估计q函数，使用Actor网络确定最...
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...
Actor-Critic模型有多种变种，其中最常见的是基于梯度的方法，如基准Actor-Critic算法和优势函数Actor-Critic算法。基准Actor-Critic算法通过引入一个基准函数来减小策略梯度的方差，提高算法的稳定性。优势函数Actor-Critic算法通过引入优势函数来估计动作的优势值，进一步优化策略的更新。Actor-Critic模型在强化学习中的应用 ...