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),
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...
一、Actor Critic算法 1.1、A2C算法简介 1.2、A2C算法伪代码 1.1、A2C算法简介 根据critic的不同,大致可将Actor critic分为A2C(Advantage actor critic)、A3C(Asynchronous advantage actor critic)、QAC(Q Advantage actor critic)三类。 如上图所示,在做policy gradient的时候,就算以衰减G为critic,其方差大问题还是...
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)=∑A_tπ(A_t|S_t=s)∑St+1,R_tP_r(St+1,R...
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛。 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法...
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...
Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况...
actorcritic算法结合了策略梯度与值函数估计两类方法，核心思想是把智能体拆分为两个部分——演员负责根据当前状态输出动作，评论家负责评估动作质量。演员和评论家相互配合，形成自我提升的闭环系统。演员部分本质是策略函数，接受环境状态作为输入，输出动作概率分布。评论家部分使用值函数，可能是状态值函数V(s)或动作值...
这个算法的性能对超参数非常敏感。超参数包括学习率、神经网络的结构等。如果学习率设置得不合适,可能会导致训练过慢或者无法收敛。如果神经网络的结构不合理,可能会无法准确地表示Actor的策略或者Critic的价值评估。 比如在一个图像识别相关的强化学习任务中,如果学习率过大,Actor和Critic的网络参数可能会在更新过程中出...
高效学习：Actor-Critic算法结合了价值方法的效率和策略梯度的直接性，能在相对较少的交互次数内快速调整策略，适合需要快速适应的复杂环境。策略与价值的协同优化：策略（Actor）直接根据价值（Critic）的反馈进行调整，确保了学习过程的针对性和有效性，避免了无目的的探索。灵活应对复杂任务：无论是连续动作空间（如控制...