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actor-critic中, V^{\pi}(s_{t}) 一般用一个神经网络来表示,参数为 \phi ,如下图所示。 V^{\pi}(s_{t}) 拟合是一个回归问题,只要知道输入 s_{t} 对应的真实 V^{\pi}(s_{t}) ,我们就能通过回归算法来估计 V^{\pi}(s_{t}) 的网络参数 \phi 。那么有一个问题需要思考:如何计算真实的...
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...
Asynchronous Advantage Actor-Critic, A3C(异步优势Actor-Critic)算法可以用通俗的方式解释为一种“团队协作”的强化学习方法,它的核心思想是通过多个线程(“团队成员”)同时工作,快速学习一个任务的最佳策略。 简单类比:团队合作 想象一下: 你有一个团队,每个人(线程)都在同一个任务的不同部分上工作,比如不同的...
Actor-Critic算法理解 Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法,结合了“演员”(Actor)和“评论家”(Critic)两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理: 1. 角色设定 想象你是一名学习爬山的机器人,而你的目标是找到山顶(获得最高的奖励)。在爬山过程中: Actor(行动者):它就像一个“冒险家”,负责决定...
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 ...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: 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“。
1、算法思想 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...
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。
critic-only 类,学习 value func,不涉及参数化的 policy actor-only 类,学习参数化的 policy,不涉及 value func actor-critic 类,将 value func 与参数化 policy 结合 where ‘actor’ is a reference to the learned policy, and ‘critic’ refers to the learned value function, usually a state value fu...