文章通过引入Stackelberg博弈中使用全导数进行梯度更新的方式,达到了图(b)中的效果。 算法 上图为文章给出的算法流程图,其实就是将Stackelberg博弈的求解范式结合到AC框架中。不过还有两个问题需要解决,一是Actor和Critic谁当Leader谁当Follower(AL or CL),二是如何通过采样数据更新全导数。 对于问题一,直观理解Actor...
此论文的贡献总结如下:1)我们描述了强化学习中像 actor-critic 方法这样的方法能被应用于带有结构化输出的监督学习问题上,2)我们调查了新方法在合成任务以及机器翻译这样的真实世界任务上的表现与行为,展示了由 actor- critic 带来的在最大似然方法以及 REINFORCE 方法上的改进。 结论 我们提出了一个序列预测的 actor...
一、概要UWAC ^{[1]} 是一篇offline RL相关工作,发表在ICML 2021。原文传送门: Uncertainty Weighted Actor-Critic for Offline Reinforcement Learning这篇文章的基本思路是在训练的过程中估计不确定性,如果对…
http://.paper.edu -1- 中国科技论文在线 自适应重要采样Actor-Critic算法 冯涣婷 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州(221116) E-mail:fhtcumt@163 摘要:在离策略Actor-Critic(AC)强化学习中,虽然Critic使用重要采样技术可以减小值函 数估计的偏差,但是重要采样方法没有考虑估计的方差,算法性能倾向于不稳定...
此论文的贡献总结如下:1)我们描述了强化学习中像 actor-critic 方法这样的方法能被应用于带有结构化输出的监督学习问题上,2)我们调查了新方法在合成任务以及机器翻译这样的真实世界任务上的表现与行为,展示了由 actor- critic 带来的在最大似然方法以及 REINFORCE 方法上的改进。
在2022年的AAAI会议上，一篇论文提出了Stackelberg Actor-Critic（SAC）算法，它将Stackelberg博弈的原理应用于强化学习，以解决Actor-Critic框架中的梯度循环问题，从而加快收敛速度。在OpenAI gym的多个经典环境中，SAC展现出良好的性能。Stackelberg博弈描述了一种双人博弈，其中一方（Leader，L）先行动，另一方...
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。 TD和优势函数 马尔科夫性质以及贝尔曼等式决定了,值函数可以定义为递归形式: 状态值函数: Vπ(s) ...
在此论文中，我们表示 GAN 可被视为在 actor 不能影响 reward 的环境中的 actor-critic 方法。我们通过为每一类模型进行稳定训练来检阅这一策略，无论是一般的模型还是特定的模型。我们也使用更复杂的信息流检查了一些对 GAN 和 RL 算法的拓展模型。我们期望通过重视这类连接，能够鼓励 GAN 和 RL 研究社区开发出...
由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定,本身具有不稳定性(non-stationarity),Q-learning算法很难训练,policy gradient算法的方差会随着智能体数目的增加变得更大。 作者提出了一种actor-critic方法的变体MADDPG,对每个agent的强化学习都考虑其他agent的动作策略,进行中心化训练和非中心化执行,取得...