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...
图1-2 基于Q值估计的Actor-Critic算法流程 生成对抗网络和Actor-Critic对比 我们发现Actor-Critic的思想和图像上的生成对抗网络GAN有着异曲同工之妙,都包含两个网络,其中一个网络负责决策,另一个网络负责评价。Actor-Critic和GAN遵循着相同的结构,这个结构包含两个相继的部分: 一个用于生成动作(或图像),第二个用一...
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...
Actor-Critic算法由两个主要组件组成：一个是策略网络（Actor），另一个是值函数网络（Critic）。策略网络根据当前状态选择动作，并输出对应动作的概率分布。而值函数网络则评估每个状态-动作对的价值，即预期回报。这两个网络相互配合，通过反馈调整参数来不断改进策略和值函数的准确性。要实现一个高效的强化学习训练系...
2.2 Actor-Critic算法流程 评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 输入:迭代轮数T,状态特征维度n,动作集A,步长$\alpha$,$\beta$,衰减因子$\gamma$,探索率$\epsilon$, Critic网络结构和Actor网络结构。
算法输入:迭代轮数TT,状态特征维度nn, 动作集AA, 步长α,βα,β,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, Critic网络结构和Actor网络结构。 输出:Actor 网络参数θθ, Critic网络参数ww 1. 随机初始化所有的状态和动作对应的价值QQ. 随机初始化Critic网络的所有参数$w$。随机初始化Actor网络的所有参数$\theta$。
2.2 Actor-Critic算法流程 评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 输入:迭代轮数T,状态特征维度n,动作集A,步长$\alpha$,$\beta$,衰减因子$\gamma$,探索率$\epsilon$, Critic网络结构和Actor网络结构。
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...
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
Actor-Critic Method 它是Value-Based 和 Policy-Based Methods 两种算法的结合。 1.目标函数 :状态价值函数State-Value Function,表示了当前状态 所能得到的回报return的期望。 策略函数,即在状态 下执行动作 的概率分布。 价值函数,即在状态 下执行动作 ...