可以用如下代码来分别实现Actor和Critic网络: class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self): super(ActorCritic, self).__init__() self.data = [] hidden_dims = 256 self.feature_layer = nn.Sequential(nn.Linear(n_features, hidden_dims), nn.ReLU()) self.fc_pi = nn.Linear...
摘要 针对投资组合管理问题,文章提出一种基于值分布强化学习算法(VD-MEAC)的投资组合框架。在平衡风险与收益的问题上,文章主要提出两种技巧:在控制风险方面,critic网络学习未来收益的整个分布,并排除过度自信的决策信息从而避免过估计带来的风险;在提高收益方面,增加熵正则,鼓励投资者探索动作空间,避免过早陷入局部最优。
最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel age...
Actor-Critic框架在实践中有广泛的应用。其中一个重要的应用领域是机器人控制。通过使用Actor-Critic框架,机器人可以通过与环境的交互来学习最优的行为策略,从而实现自主导航、物体抓取等任务。 另一个应用领域是游戏智能。在游戏中,Actor-Critic框架可以用于训练智能体学会玩游戏,并取得高分。通过与环境的交互,智能体可...
Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)、DDQN等;结合这两种框架的算法有Actor-Critic(VR Konda 20...
我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: ...
或者,将优势函数称为TD错误,如Actor-Critic框架所示。如上所述,参与者的学习是基于策略梯度的。参与者的策略梯度表达式如下所示: 参与者的政策梯度表达 Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{s_t,a_t}进行采样。 2、评估优势函数A_t。可以将其称为TD误差δt。在Actor-critic算法...
或者,将优势函数称为TD错误,如Actor-Critic框架所示。 如上所述,参与者的学习是基于策略梯度的。 参与者的策略梯度表达式如下所示: 参与者的政策梯度表达 Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{s_t,a_t}进行采样。 2、评估优势函数A_t。 可以将其称为TD误差δt。 在Actor-crit...
actor-critic训练 Actor-Critic(演员-评论家)是强化学习中一种重要的算法框架,用于训练智能体(agent)学习在一个环境中执行动作以达到最大化奖励的目标。它结合了两个主要的组件:演员(Actor)和评论家(Critic)。 1.演员(Actor):演员负责决策和执行动作。它根据当前的状态选择动作,这些动作是由一个策略网络(Policy ...
提高系统的效益和性能。综上所述，Actor-Critic模型是一种强大的强化学习算法框架，能够有效地解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。通过结合策略评估和策略改进的思想，Actor-Critic模型能够不断优化策略，实现智能决策和行为。随着深度学习和神经网络的发展，Actor-Critic模型在强化学习中的应用前景更加广阔。