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...
在上面最后推导出来的策略梯度算法中,我们得到了一个Qπθ(st,at)来表示当前策略π下对(st,at)的值,但该值是未知的,无法从已知轨迹中获取,我们需要一个额外的critic网络Qw来评估,即Qw(st,at)≈Qπθ(st,at)。 2. 算法流程 至此,我们有了actor网络πθ(用于产生动作)和critic网络Qw(用于评价动作)两个网...
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...
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。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数,去学习:如果Critic给的分数高,那么Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
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...
Actor-Critic 是Q-learning 和 Policy Gradient 的结合。 为了导出 Actor-Critic 算法,必须先了解Policy Gradient 算法是如何一步步优化策略的。 如上图所示, 最简单的Policy Gradient 算法要优化的函数如下: $$L=\sum log \pi{\theta}(s{t},a{t})v{t}$$ ...
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 ...
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...
答案就是 Actor-Critic。Actor-Critic 是一系列算法,目前前沿的很多高效算法都属于 Actor-Critic 算法,今天我们将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是,Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法,因为这系列算法都是去优化一个带参数的策略,只是其中会额外学习价值函数来帮助策略函数的学习。
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...