在Actor-Critic算法中,Actor的梯度更新公式可以表示为: ▽𝜃 = ∇𝜃 log 𝜋(𝑎|𝑠) × Q(𝑠,𝑎) 其中,𝜃是策略函数的参数,𝜋(𝑎|𝑠)表示在状态𝑠下选择动作𝑎的概率,Q(𝑠,𝑎)是Critic估计的在状态𝑠下选择动作𝑎的值函数。∇𝜃 log 𝜋(𝑎|𝑠)表示策略函数关于...
深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
带折扣因子的Actor-Critic方法 下面根据公式(8)得到带折扣因子的Actor-Critic方法: 随机初始化一个策略网络\pi_\theta(a|s)和值函数网络\hat{V}_{\phi}^\pi(s) 利用策略\pi_{\theta}(a|s)在环境中交互得到状态-动作-回报对\{s_{i,t},a_{i,t},r(s_{i,t},a_{i,t})\} 利用\{(s_{i,t...
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...
更新策略网络π(s|a;θ)π(s|a;θ)是为了让V(s;θ,w)V(s;θ,w)的值增加 监督信号仅由价值网络提供 运动员actor 根据裁判critic 的打分来不断提高自己的水平 更新价值网络q(s,a;w)q(s,a;w)是为了让打分更精准 监督信号仅来自环境的奖励 一开始裁判是随机打分,但是会根据环境给的奖励提高打分水平...
4. 更新Critic: 通过最小化预测值与真实值的差距,即TD误差,来更新Critic网络的参数ω。这个过程可以用以下损失函数表示:L(ω) = (r + γV(ω, s') - V(ω, s))^2。 5. 更新Actor: 利用优势函数,我们可以通过梯度上升法更新Actor网络的参数θ,使其朝着提高预期回报的方向发展。更新公式为:Δθ∝ A...
Actor-Critic算法的核心是通过神经网络分别实现Actor（策略函数）和Critic（价值函数）。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分，通过两者相互作用，更新策略以优化长期奖励。Actor-Critic算法的公式如下：策略函数的近似为 [公式]，价值函数的近似为 [公式][公式]。然而，基础版的Actor-Critic算法...
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...
critic的式子：q=Q(s,a|ϕ)=Q(s,π(s|θ)|ϕ)而更新actor的思路是，对于特定状态s，调整...
Critic网络的梯度更新公式为: $$ \nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{s \sim \rho^\pi, a \sim \pi(\cdot|s)}[\nabla_a Q^\pi(s, a) \nabla_\theta V_\theta(s, a)] $$ 其中,$Q^\pi(s, a)$是状态$s$和行为$a$下的状态-行为价值函数。