1. Q Actor-Critic (QAC) 回顾学过的知识过后,接下来终于进入了正题,刚刚介绍的思路就是一种最简单的actor-critic算法——QAC。QAC的网络架构如下图所示: QAC的网络架构 QAC训练两个网络,actor网络为策略网络,critic网络为价值网络,在每个时间步,智能体agent与环境进行交互获取状态s和reward,actor网络接收状态为age...
defa2c(env):# 从环境中获取输入和输出的维度num_inputs=env.observation_space.shape[0]num_outputs=env.action_space.n# 初始化 Actor-Critic 网络actor_critic=ActorCritic(num_inputs,num_outputs,hidden_size)ac_optimizer=optim.Adam(actor_critic.parameters(),lr=learning_rate)# 用于追踪性能的数据容器al...
如果没有评价网络critic的话，那就只能利用轨迹的累计回报来更新参数了，一条轨迹更新一次，效率较低。所...
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...
网络架构 DDPG算法采用两个神经网络，Actor 和Critic。两个网络都包含两个隐藏层，每个隐藏层包含400个节点。隐藏层使用ReLU (Rectified Linear Unit)激活函数，而Actor网络的输出层使用tanh激活函数产生范围为-1到1的动作。Critic网络的输出层没有激活函数，因为它直接估计q函数。以下是网络的代码:import numpy as np...
AC算法巧妙结合了值基和策略基两类强化学习算法的特点，形成单步更新机制。Actor部分基于策略梯度，擅长在连续动作空间中选取合适动作；而Critic部分则通过计算状态值，辅助Actor决策。两者的协同作用，形成Actor-Critic架构。AC算法由两部分构成：Actor网络和Critic网络。Actor网络根据当前状态输出动作概率，选择...
这种类型的架构是在生成对抗网络(GAN)中,鉴别器和生成器都参与游戏[2]。生成器生成伪图像,鉴别器使用其真实图像的表示来评估所生成的伪图像的质量[2]。随着时间的流逝,生成器可以创建伪造的图像,这些伪造的图像对于鉴别器是无法区分的[2]。同样,Actor和Critic都参与了游戏,但是与GAN [2]不同,他们都在不断改进...
这种类型的架构是在生成对抗网络(GAN)中,鉴别器和生成器都参与游戏[2]。生成器生成伪图像,鉴别器使用其真实图像的表示来评估所生成的伪图像的质量[2]。随着时间的流逝,生成器可以创建伪造的图像,这些伪造的图像对于鉴别器是无法区分的[2]。同样,Actor和Critic都参与了游戏,但是与GAN [2]不同,他们都在不断改进...
Advantage Actor-Critic(A2C) 算法引入了并行架构,各个 worker 都会独立的跟自己的环境去交互,得到独立的采样经验,而这些经验之间也是相互独立的,这样就打破了经验之间的耦合,起到跟 Experiencre Replay 相当的效果。因此通常 A2C和A3C 是不需要使用 Replay Buffer 的,这种结构本身就可以替代了。关于...
Actor-critic Algorithm design (MC or Bootstrap) . 但是这里的online actor-critic在实际中使用还有一些问题。方差大 Architecture design 实现actor-critic的网络架构有两种: 分别使用两个网络,容易训练一点,不需要调很多参数,但是比较慢。 使用共享的网络,这样如果输入的state是图像的话,可以共享某些特征信息。但是训...